什么是RAG
RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术，即检索增强生成技术，是一种创新的人工智能策略，它将信息检索与文本生成相结合，为模型提供了一种获取更准确和详尽文本输出的能力。这种技术允许模型首先在庞大的文档库中检索与用户问题相关的信息，然后将这些信息作为生成文本的上下文，从而提高生成文本的质量和准确性。
RAG技术的核心优势在于其能够通过检索系统定位到与问题相关的文档或信息片段，并将这些信息作为生成模型的输入上下文，以生成更高质量的回答。这一过程涉及几个关键步骤：
- 问题理解：模型首先分析并编码用户的查询，以理解其意图。
- 信息检索：接着，检索器根据编码后的问题，在外部知识库中寻找相关信息，无论是结构化的数据库还是非结构化的文档集合。
- 上下文整合：检索到的信息与生成器的初始输出相结合，确保生成器在生成回答时能够利用到最新、最相关的信息。
- 回答生成：最后，生成器利用整合后的上下文信息生成回答，这个过程可能需要多轮迭代，以确保回答的准确性和自然性。
为什么要有 RAG 技术
RAG技术的出现，是人工智能在自然语言处理（NLP）领域的一大进步，特别是在需要广泛背景知识和深度理解的复杂任务中，如开放域问答、对话系统和内容创作等。它解决了传统方法和早期机器学习模型在处理复杂问题时的局限性，这些模型通常受限于有限的训练数据集，影响了它们的泛化能力和对复杂问题的理解。
RAG技术的优势在于：
- 知识扩展：能够从互联网或其他大型数据源中检索信息，极大地扩展了模型的知识库。
- 上下文理解：通过检索到的相关文档，RAG技术能够更好地理解问题的上下文，生成更准确的答案。
- 动态适应：能够根据不同的输入问题动态检索信息，适应新的问题和场景。
- 生成质量提升：检索到的信息不仅提供了答案的候选，还为生成器提供了丰富的上下文信息，有助于生成更自然、流畅和详细的文本。
RAG 技术对提示词的影响
在实际应用中，RAG技术对提示词的影响显著。例如，做个对比小案例，一个场景中利用了已上传的文档，而另一个场景中未使用。对比这两个场景，可以清楚地看到利用已上传文档时，生成的报告更加丰富和具体，为用户提供了更有价值的见解和策略。这种方法不仅提高了报告的质量，也使得输出更加符合用户的实际需求和背景。
