在人工智能技术飞速发展的今天，各种创新和应用层出不穷。其中，RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）作为一种新兴的技术方法，正逐渐成为 AI 2.0 时代的杀手级应用。
那么，什么是 RAG？它如何工作？以及它在实际场景中的应用有哪些？本文将为你详细解答这些问题。
一、RAG 的定义
RAG，全称为 Retrieval-Augmented Generation，直译为「检索增强生成」。简单来说，RAG是一种结合了检索和生成的技术方法。它将传统的基于检索的问答系统和基于自然语言生成的技术相结合，提升了 AI 系统在回答自然语言问题时的准确性和可靠性。
传统的生成模型依赖于大量的训练数据，通过学习这些数据来生成回答。然而，这种方法有一个明显的局限性：大模型在面对从未见过的问题或新兴领域的知识时，会产生不准确或不合逻辑的回答。
而 RAG 通过引入检索机制，首先从大量外部知识库或企业内私有文档中检索出相关信息，然后再结合生成模型，生成更加准确、上下文相关的答案。这种方法既保留了生成模型的灵活性，又增强了其对领域知识的覆盖面和准确性。
二、RAG 的工作原理
RAG 的核心思想是通过「检索-生成」双重机制来提高生成模型的表现。具体来说，它的工作流程可以分为以下几个步骤：
问题理解和检索阶段：首先，RAG 模型接收到用户的问题或请求。然后，模型利用检索模块，从预定义的知识库或文档集合中，找到与问题最相关的文本片段。这些片段可以是短语、句子、段落甚至是整个文档。
生成阶段：在获取了相关文本片段后，RAG 模型会将这些片段与原始问题结合，输入到生成模型（GPT、通义千问、文心一言等）中。生成模型根据输入内容生成最终的答案或文本输出。
输出优化：为了确保生成的答案是相关且准确的，RAG 模型通常会在生成阶段加入后处理步骤，如答案的置信度评估、多候选答案筛选等，以进一步提升生成结果的质量。
这种「检索-生成」的方式使得 RAG 模型不仅可以利用现有的大规模训练数据，还可以从企业私有知识库中获取最新、最相关的信息，确保其生成的内容始终是及时、准确的。
在实际落地会分为用户端和管理端，在管理端进行知识文件的上传，系统会对文档进行文本读取、分快、向量化，将结果存入向量数据库。
用户端在一个搜索框中进行提问，系统会对问题进行向量化处理，然后到向量数据库中进行相似度匹配，将匹配的结果、原始问题、提示词一起提交给大模型，等着大模型的返回结果就好。如下图：
三、RAG 的应用场景
RAG 技术的出现，使得许多传统的 NLP 任务得到了全新的解决方案。以下是几个 RAG 技术的典型应用场景：
智能问答：在客服、教育、医疗、企业内部知识库等领域，RAG 技术可以用于构建更为智能的问答系统。这类系统不仅可以回答常规问题，还能根据用户的特定问题实时检索相关信息，提供更加精准的答案。
内容生成：RAG 技术还可以用于内容创作领域，如新闻生成、技术文档编写等。通过结合检索到的最新信息，RAG 生成的内容不仅保持了连贯性，还能反映出当前的最新趋势和知识，甚至跟自己历史创作内容相结合，生成的内容可以更具有个人风格。
辅助决策：对于需要处理大量文档和信息的行业，如法律、金融等，RAG 技术可以帮助用户快速找到相关案例、法规或市场数据，辅助决策和研究工作。
四、RAG 的技术优势
RAG 作为一种创新的技术方法，具有以下几大优势：
知识覆盖面广，更专业 ：通过引入检索机制，RAG 可以访问私有领域知识库，这使得它在处理涉及专业领域问题时，依然能够生成准确的答案。
生成内容的准确性和上下文相关性增强：相比于传统的生成模型，RAG 生成的内容更加可靠，因为它可以借助检索到的相关信息，确保生成的文本与问题或上下文高度相关。
灵活性和扩展性强：RAG 模型可以灵活地应用于不同的领域和任务中，只需更换或扩展其检索库，便能适应新的应用场景。在企业内部，文档针对不同的智能部门有权限之分，RAG 的灵活性就可以很轻松满足这类需求。
五、RAG 的发展前景
随着人工智能技术的不断进步，RAG 作为一种结合了检索和生成的混合技术方法，展示了其巨大的潜力。在未来，我们可以预见，RAG 将在更多的领域得到应用和发展，尤其是在需要大量信息处理和精准生成的场景中。
同时，随着知识库的扩展和生成模型的优化，RAG 的性能和应用广度将进一步提升。未来的 RAG 模型或许将不再局限于文本生成，还可能扩展到多模态生成，如图像、音频等，为各行各业带来更加丰富和智能的解决方案。
例如：我们现在在开发零代码开发平台，有很多的特定行业的实践经验，现在要制作一个行业系统的宣传视频，需要先写文案，再在网上找素材，然后人工进行整合，往往一个视频做完需要一两周的时间，未来 RAG 结合企业内部的专业资料，此类视频就能瞬间完成了。
六、结语
RAG（Retrieval-Augmented Generation）作为 AI2.0 时代的杀手级应用，凭借其「检索-生成」双重机制，成功解决了传统大模型的诸多局限性。它不仅提升了生成内容的准确性和上下文相关性，还扩展了知识的覆盖范围。无论是在智能问答、内容生成还是知识发现等领域，RAG 都展现出了强大的应用潜力。
现在技术成熟度也非常完善，RAG 在企业落地已经不是遥不可及的事情了，后续会继续分享怎样进行 RAG 的落地。
