大型语言模型(LLM)相较于传统的语言模型具有更强大的能力,然而在某些情况下,它们仍可能无法提供准确的答案。为了解决大型语言模型在生成文本时面临的一系列挑战,提高模型的性能和输出质量,研究人员提出了一种新的模型架构:检索增强生成(RAG, Retrieval-Augmented Generation)。该架构巧妙地整合了从庞大知识库中检索到的相关信息,并以此为基础,指导大型语言模型生成更为精准的答案,从而显著提升了回答的准确性与深度。
目前 LLM 面临的主要问题有:
RAG 是一个完整的系统,其工作流程可以简单地分为数据处理、检索、增强和生成四个阶段: