RAG(Retrieval Augmented Generation)是一种结合了检索和生成技术的人工智能模型,它在处理自然语言理解和生成任务时表现出色。下面我们将详细探讨RAG模型的检索与生成两个核心组成部分。
1. 检索(Retrieval)
1)功能:
- 信息检索:RAG模型的检索部分负责从大量数据源中检索与用户查询相关的信息。这些数据源可以是文档、数据库、知识库等。
- 上下文构建:检索到的信息被用来构建一个上下文,这个上下文将作为生成部分的输入。
2)技术实现:
- 向量搜索:使用向量数据库和相似性搜索算法(如余弦相似性或内积)来找到与用户查询最匹配的文档片段。
- 索引构建:为了高效检索,需要构建索引,这通常涉及到将文档内容转换为向量表示,并存储这些向量。
2. 生成(Generation)
1)功能:
- 内容生成:生成部分基于检索到的上下文生成回答或文本。
- 语言建模:它使用预训练的语言模型来确保生成的文本在语法和语义上都是连贯的。
2)技术实现:
- Transformer架构:大多数RAG模型使用基于Transformer的架构,这种架构能够处理长距离依赖和复杂的语言模式。
- 微调:生成模型通常需要针对特定任务进行微调,以提高生成文本的相关性和准确性。
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