检索增强生成（Retrieval-augmented Generation），简称RAG，是当下热门的大模型前沿技术之一。

2020年，Facebook AI Research(FAIR)团队发表名为《Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks》的论文，。该篇论文对RAG概念进行详细介绍和解释 。

起初，Naive RAG 遵循传统过程 Indexing-Retrieval-Generation，也被称为 “Retrieve-Read” 框架。

之后，Advanced RAG 提高检索质量，采用了检索前和检索后策略（pre-retrieval and post-retrieval strategies）。为了解决索引问题，Advanced RAG 通过使用滑动窗口方法、细粒度分段和元数据的合并来改进其索引技术。

后来，Modular RAG 引入多个特定功能模块和替换现有模块， 总体上展示了更大的灵活性。其过程并不局限于顺序检索和生成，包了括迭代和自适应检索等方法。

检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）是一种结合检索和生成技术的模型。它通过引用外部知识库的信息来生成答案或内容，具有较强的可解释性和定制能力，适用于问答系统、文档生成、智能助手等多个自然语言处理任务中。RAG模型的优势在于通用性强、可实现即时的知识更新，以及通过端到端评估方法提供更高效和精准的信息服务。

RAG的工作原理是通过检索大规模文档集合中的相关信息，然后利用这些信息来指导文本的生成，从而提高预测的质量和准确性。

RAG 包含三个主要过程：检索、增强和生成。

通过这一过程，RAG模型能够在各种自然语言处理任务中发挥作用，如问答系统、文档生成和自动摘要、智能助手和虚拟代理、信息检索以及知识图谱填充等。同时，RAG模型具有及时更新、解释性强、高度定制能力、安全隐私管理以及减少训练成本等优点。与微调相比，RAG是通用的，适用于多种任务，并且能够实现即时的知识更新而无需重新训练模型。

整个 RAG 系统由两个核心模块组成：检索器和生成器。检索器从数据存储中搜索相关信息，生成器生成所需内容。

生成式人工智能在各种任务中的出色表现开启了 AIGC（人工智能生成内容）时代。生成模块在 RAG 系统中起着至关重要的作用。不同的生成模型适用于不同的场景，例如用于文本到文本任务的 Transformer 模型、用于图像到文本任务的 VisualGPT、用于文本到图像任务的 Stable Diffusion，以及用于文本到代码任务的 Codex 等。

生成器的基础技术包括 Transformer 模型、长短期记忆网络（LSTM）、扩散模型和生成对抗网络（GAN）。

Transformer模型是一种用于处理语言数据的神经网络模型，非常适合用于翻译、文本生成和理解等任务。由自注意力机制、前馈网络、层规范化模块和残差网络组成 。

长短期记忆网络（LSTM，Long Short-Term Memory）是一种时间循环神经网络，是为了解决一般的RNN（循环神经网络）存在的长期依赖问题而专门设计出来的，所有的RNN都具有一种重复神经网络模块的链式形式。

扩散模型是一类深度生成模型，可以创建真实且多样化的数据样本（包括图像、文本、视频等）。

生成对抗网络（GAN）是备受期待的深度学习模型，可以模拟和生成逼真的图像、音频和其他数据。

检索是在给定信息需求的情况下识别和获取相关信息。具体来说，让我们考虑可以概念化为键值存储的信息资源，其中每个键对应一个值（键和值可以相同）。给定一个查询，目标是使用相似度函数从数据库中选取最相似的键，并得到配对的值。根据不同的相似度函数，现有的检索方法可以分为稀疏检索、密集检索和其他方法。

稀疏检索方法通常用于文档检索，其中键/值表示要搜索的文档。这些方法利用术语匹配指标，例如 TF-IDF，查询可能性；BM2.5分析文本中的单词统计数据并构建倒排索引以实现高效搜索。

密集检索方法使用密集嵌入向量表示查询和键，并构建近似最近邻 (ANN) 索引以加快搜索速度。

基于查询的 RAG 源于即时增强的理念，将用户的查询与从检索到的信息中获得的见解无缝集成，将其直接输入到生成器输入的初始阶段。这种方法在 RAG 应用中很普遍。检索后，获取的内容与用户的原始查询合并以形成复合输入，然后由生成器处理以创建响应。基于查询的 RAG 广泛应用于各种模态。

在基于潜在表示的 RAG 框架中，检索到的对象作为潜在表示被纳入生成模型。这增强了模型的理解能力并提高了生成内容的质量。

在基于 Logit 的 RAG 中，生成模型在解码过程中通过 Logit 整合检索信息。通常，通过简单的求和或模型将 Logit 组合起来，以计算分步生成的概率。

推测性 RAG 寻求使用检索而不是纯生成的方式，从文档中直接提取单词或短语，以节省资源和加快响应速度。它将生成器和检索器解耦，从而可以直接使用预训练模型作为组件。在这个范式中，我们可以探索更广泛的策略来有效利用检索到的内容。

RAG模型的理论依据主要围绕在利用检索、知识填充、智能助手、信息检索、数据更新、定制能力、安全管理等方面，以提供准确、及时、解释性强、高度定制、安全保障的服务。

基于检索的知识填充和自动生成：RAG利用大规模文档集合进行检索，填充文本以生成准确的答案和内容。

智能助手和虚拟代理：RAG可用于构建智能助手或虚拟代理，通过结合聊天记录回答用户问题，提供信息和执行任务。

信息检索和知识图谱填充：RAG能改进信息检索系统，使其更准确深刻，并用于填充知识图谱中的实体关系，提高生成文本的可靠性。

数据更新及时性和解释性回复：RAG模型具备检索库的即时更新机制，回复具有强解释性，由检索库直接提供答案，用户可核实准确性。

高度定制能力和安全隐私管理：RAG可根据特定领域的知识库和prompt定制，通过限制知识库权限实现安全控制。

减少训练成本和通用性：RAG模型具有可拓展性，通过大量数据直接更新知识库，不需重新训练模型，适用于多种任务。

1.问答系统（QA Systems）：RAG可以用于构建强大的问答系统，能够回答用户提出的各种问题。它能够通过检索大规模文档集合来提供准确的答案，无需针对每个问题进行特定训练。

2.文档生成和自动摘要（Document Generation and Automatic Summarization）：RAG可用于自动生成文章段落、文档或自动摘要，基于检索的知识来填充文本，使得生成的内容更具信息价值。

3.智能助手和虚拟代理（Intelligent Assistants and Virtual Agents）：RAG可以用于构建智能助手或虚拟代理，结合聊天记录回答用户的问题、提供信息和执行任务，无需进行特定任务微调。

4.信息检索（Information Retrieval）：RAG可以改进信息检索系统，使其更准确深刻。用户可以提出更具体的查询，不再局限于关键词匹配。

5.知识图谱填充（Knowledge Graph Population）：RAG可以用于填充知识图谱中的实体关系，通过检索文档来识别和添加新的知识点。

1.外部知识的利用：RAG模型可以有效地利用外部知识库，它可以引用大量的信息，以提供更深入、准确且有价值的答案，这提高了生成文本的可靠性。

2.数据更新及时性：RAG模型具备检索库的更新机制，可以实现知识的即时更新，无需重新训练模型。说明RAG模型可以提供与最新信息相关的回答，高度适配要求及时性的应用。

3.回复具有解释性：由于RAG模型的答案直接来自检索库，它的回复具有很强的可解释性，减少大模型的幻觉。用户可以核实答案的准确性，从信息来源中获取支持。

4.高度定制能力：RAG模型可以根据特定领域的知识库和prompt进行定制，使其快速具备该领域的能力。说明RAG模型广泛适用于的领域和应用，比如虚拟伴侣、虚拟宠物等应用。

5.安全和隐私管理：RAG模型可以通过限制知识库的权限来实现安全控制，确保敏感信息不被泄露，提高了数据安全性。

6.减少训练成本：RAG模型在数据上具有很强的可拓展性，可以将大量数据直接更新到知识库，以实现模型的知识更新。这一过程的实现不需要重新训练模型，更经济实惠。

信息检索不可避免的噪声（表现为不相关内容或误导性信息）可能会在 RAG 系统中造成故障点。检索噪声的影响仍然不清楚，导致在实际使用中对度量选择和检索器-生成器交互产生混淆。

随着检索源规模的扩大，存储和访问复杂度也将增加。这样的开销阻碍了RAG在对延迟敏感的实时服务中的实用性。

由于检索器和生成器的目标可能不一致，并且它们的潜在空间可能不同，因此设计它们的交互需要精心设计和优化。当前的方法要么将检索和生成分开，要么在中间阶段将它们集成在一起。虽然前者更加模块化，但后者可以从联合训练中受益，但会阻碍通用性。选择一种经济有效的交互方法来弥补差距是一项挑战，需要在实践中深思熟虑。

引入检索不可避免地会增加系统复杂性和需要调整的超参数数量。

RAG 的一个主要缺点，特别是基于查询的 RAG，是它极大地延长了上下文，这使得它对于上下文长度有限的生成器来说是不可行的。此外，加长的上下文也会普遍减慢生成过程。

RAG 系统正在逐步采用灵活的管道，例如递归、自适应和迭代 RAG。通过精确的调整和细致的工程设计，检索源、检索器、生成器和 RAG 子系统的独特组合有望解决复杂任务并提高整体性能。我们热切期待开创性的探索，这将推动更具创新性的 RAG 系统的发展。

虽然 RAG 的一个主要动机是利用实时和长尾知识，但很少有研究探索知识更新和扩展的管道。许多现有研究仅使用生成器的训练数据作为检索源，而忽略了检索可以提供的动态和灵活信息。因此，越来越多的研究设计了具有不断更新的知识和灵活来源的 RAG 系统。我们还希望 RAG 能更进一步，适应当今网络服务中的个性化信息。

RAG 与其他旨在提高 AIGC 效率的技术（如微调、强化学习、思路链和基于代理的生成）相互关联。这些方法的结合仍处于早期阶段，需要进一步研究，通过新颖的算法设计充分发挥其潜力。

RAG 已经超越了它最初基于文本的问答范围，包含了各种各样的模态数据。这种扩展催生了创新的多模态模型，将 RAG 概念整合到各个领域: 图像、音视频、Vid2Seq、code。 结语随着 LLM 及 RAG 技术的不断发展，Agent 的基础能力愈发强大，如何将底层能力整合，产生一个现象级的产品是当下最直接的诉求。