什么是 Retrieval-Augmented Generation（RAG）？
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Retrieval-Augmented Generation（RAG）是一种先进的自然语言处理（NLP）方法，结合了检索式模型和生成式模型的优势。它在生成信息丰富、上下文相关的文本方面表现出色，广泛应用于问答系统、对话系统和内容创作等场景。
学习目标
阅读本文后，你将能够：
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理解 RAG 模型的工作原理
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掌握 RAG 如何克服传统生成式 AI 模型的局限
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了解 RAG 的应用场景与实际用例
RAG 模型简介
RAG 的运作流程包括以下三步：
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信息检索：从预定义的语料库中检索与用户查询相关的文档。
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上下文增强：将检索结果作为额外输入提供给生成模型。
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文本生成：生成模型基于原始查询和检索内容生成最终响应。
该流程提高了生成内容的准确性和相关性，弥补了传统生成式模型的不足。
生成式 AI 模型的局限性
传统的生成式 AI 模型（如 GPT-3、GPT-4）存在以下问题：
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可能生成看似合理但实际错误的内容（幻觉）
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知识有时间限制，无法获取训练之后的新信息
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上下文窗口有限，处理长文本或长对话存在困难
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在专业或具体问题上，生成内容深度不够
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生成长文本时计算资源消耗大、效率低
RAG 如何解决这些问题？
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基于事实生成内容，减少幻觉问题
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实时信息更新，解决知识截止问题
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延展上下文能力，增强连贯性
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提高响应深度与专业性
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优化生成效率，减少计算负担
RAG 的关键组成
检索组件
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功能：从文档库中搜索与查询相关的内容
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技术：使用 BM25 或神经网络的 dense retriever 实现高效检索
生成组件
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功能：根据检索结果生成相关文本
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技术：采用 GPT-3 或 BERT 等语言模型，实现高质量输出
RAG 的优势
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准确性更高：基于真实数据生成内容
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上下文相关性强：结合检索内容提高生成质量
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灵活性强：适用于多种 NLP 应用
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信息更新快：可访问最新数据源
RAG 应用场景
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问答系统
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内容创作
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客户支持
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搜索引擎增强
RAG 在 Google Cloud 上的实现
Google Cloud 提供一系列工具支持 RAG 应用开发与部署：
Vertex AI
用于训练和部署支持 RAG 的大型语言模型
BigQuery
支持大规模高效数据检索，为 RAG 提供底层数据支持
Google Cloud RAG 的关键特性
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高可扩展性：适应大规模应用场景
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整合性强：可连接多种数据源与 API
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高度可定制：支持特定业务需求的定制开发
示例：历史问答
当用户询问“二战的主要原因是什么？”时，RAG 系统会先从历史数据库中检索相关内容，然后生成一段准确、完整的回答。
示例应用：客户支持系统
通过整合 BigQuery 和 RAG，客户支持系统可以访问最新的政策文件，确保回复的准确性和时效性。
总结
RAG 模型通过引入检索机制，有效解决了传统生成式 AI 的诸多局限，包括幻觉、知识过时和上下文不足等问题。它广泛应用于问答、内容创作、客户服务与搜索增强，正在成为生成式 AI 的重要进阶路径。