大语言模型（LLM）如ChatGPT曾经会自信地给出“现在是2021年”这样的错误答案，原因在于其训练数据截止于2021年，无法获知之后的信息。解决这一问题的关键并非简单地每年更新数据，而是采用了一种更为智能的方法：检索增强生成 (Retrieval-Augmented Generation，简称RAG)。RAG技术的出现，让人们惊呼：“现在它们可以连接互联网了，我们可以开始大展身手了！”而不再像过去那样担忧：“它们无法访问互联网，要小心那些没有更新的内容！” 就像无论时代如何变迁，书籍（记忆）和新的点击（信息）都离不开图书馆员的专业技能。
RAG 的核心概念与优势
可以将大语言模型想象成一个才华横溢、文笔优美的学生，但其知识储备并非总是最新。RAG 技术的引入，允许模型按需查找可靠的外部信息源，弥补了自身知识的不足。这一改变带来了显著的优势：
- 准确性提升：能够访问实时、准确的事实数据，避免“知识过时”带来的错误。例如，在回答“今天巴黎的天气如何？”时，RAG 模型能够检索最新的天气数据库或新闻报道，从而给出准确答案，而不是依赖于自身记忆中可能过时的信息。
- 可扩展性增强：将大语言模型的静态知识与动态信息相结合，使其能够处理更广泛的任务。传统的 LLM 必须重新训练才能适应新的信息，而 RAG 可以通过简单地更新其检索的外部数据来适应新的信息。 假设需要一个能够及时总结每日新闻的 LLM，如果使用 RAG，我们只需要更新检索系统的数据源，而无需重新训练 LLM。
- 模型小型化：允许较小的 LLM 通过依赖高质量的检索结果来获得更好的性能。这意味着我们可以在资源有限的环境中使用更小、更快的模型，同时仍然获得高质量的输出。例如，一个资源受限的移动设备可以使用一个小型 LLM 和 RAG 技术，通过检索云端的知识库来回答复杂的问题。
RAG 的核心在于为传统的大语言模型工作流程增加了一个外部检索步骤：
- 查询检索器：根据输入的查询，在外部数据集中找到最相关的文档或段落。这就像在图书馆中查找与特定主题相关的书籍或文章。
- 融合检索信息：大语言模型利用这些检索到的段落作为额外的上下文，从而生成更准确的回复。这就像学生在写作论文时，不仅使用自己的知识，还参考了图书馆中找到的相关资料。
用数学公式表示如下：
- D = R(x) (检索器R根据输入x检索相关数据D)
- y = LLM(x, D) (LLM结合输入x和检索到的数据D生成输出y)
举例说明：当询问“今天巴黎的天气如何？”时，RAG 系统首先会通过检索器搜索天气数据库或新闻文章，找到相关数据（D）。然后，大语言模型会读取这些数据，结合用户的问题（x），生成清晰的答案（y）。这就像早期的 Google 有一个 LLM 助手一样，能够根据搜索结果生成回答。
其中，检索器（D）的作用在于为大语言模型提供新鲜的上下文信息，使其能够在更全面的背景下工作。第二个公式表明，用户的输入（x）被转化为一个更完整的输入（x, D），从而使得大语言模型能够生成更优质的答案（y）。
相比仅仅依赖记忆进行猜测，RAG 技术通过使用真实、最新的事实数据，为用户提供最佳答案。而如何实现高效的检索，则是 RAG 技术的核心挑战。
RAG 的检索方法
检索是 RAG 技术的关键环节，它决定了模型如何找到最相关的信息来回答问题。目前主要有以下几种检索方法：
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稠密检索 (Dense Retrieval，DPR)：
- 使用神经嵌入 (neural embeddings) 来表示查询和文档。每个文档都被转换为一个向量，通常使用双编码器 (bi-encoder)，一个编码器处理问题，另一个编码器处理文档。
- 通过计算这些高维向量之间的相似度（例如余弦相似度），来衡量查询和文档的相关性。
- 优点：能够捕捉语义信息，即使查询和文档中没有完全相同的关键词，也能找到相关的内容。
- 缺点：需要大量的计算资源来训练嵌入模型和计算相似度。
- 适用场景：信息量大，对召回率有要求的场景，比如在海量论文中，检索与某个研究课题相关的论文。
案例：假设用户提问 “谁写了《霍比特人》？”，稠密检索可能会找到提到 “J.R.R. 托尔金” 的段落，即使这些段落中没有完全包含 “谁写了《霍比特人》” 这个短语。
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稀疏检索 (Sparse Retrieval)：
- 使用传统的关键词匹配技术，例如 TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) 或 BM25 (Best Matching 25)。
- 统计查询词在每个文档中出现的频率，出现频率最高的文档得分越高。
- 优点：简单高效，易于实现，不需要大量的计算资源。
- 缺点：只能匹配关键词，无法捕捉语义信息，容易受到拼写错误和同义词的影响。
- 适用场景：对准确率要求高的场景，比如在法律文档中，检索包含特定法律条款的文档。
案例：如果用户搜索 “托尔金”，稀疏检索只会找到包含 “托尔金” 这个词的文档。
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混合检索 (Hybrid Retrieval)：
- 结合稠密检索和稀疏检索的优点。
- 稀疏检索擅长精确匹配关键词，稠密检索擅长语义匹配。
- 一些方法会线性组合稠密检索和稀疏检索的得分，从而对文档进行排序。
- 优点：能够更全面地捕捉查询和文档之间的相关性，提高检索的准确率和召回率。
- 缺点：需要权衡稠密检索和稀疏检索的权重，以达到最佳效果。
- 适用场景：需要兼顾准确率和召回率的场景，比如在电商网站中，检索与用户搜索相关的商品。
案例：用户搜索 “便宜又耐用的笔记本电脑”，混合检索会同时考虑关键词 “便宜”、”耐用”、”笔记本电脑” 以及语义相关的信息，例如 “性价比高”、”坚固耐用” 等。
检索器的性能直接影响 RAG 模型的最终效果。如果检索器表现不佳，返回不相关或不完整的结果，那么大语言模型就不得不进行“幻觉”（hallucinate）或猜测，导致输出错误或不准确。相反，如果检索器能够提供丰富的上下文信息，那么大语言模型就能够生成准确、可靠的答案。
检索结果的质量对 RAG 的重要性
RAG 流程中，检索器的核心职责是获取最相关的信息。其质量直接决定了后续生成阶段的质量。
- 低质量检索的后果：如果检索器返回的结果不相关或者没有结果，LLM 就必须依靠自身的知识或者进行猜测（hallucination），这会导致生成的内容不准确或者不相关。 例如，如果检索器无法找到关于特定疾病的最新研究，LLM 可能会生成基于过时信息的治疗建议。
- 高质量检索的益处： 如果检索器能够找到相关且丰富的信息，LLM 就可以基于这些信息生成准确且可靠的答案。 例如，如果检索器能够找到关于特定股票的最新新闻和财务报告，LLM 就可以生成更准确的投资建议。
因此，RAG 系统的关键在于拥有一个高质量的检索器，它能够准确地识别并提取与用户查询相关的信息，从而为 LLM 提供必要的上下文，最终生成高质量的响应。这也就是为什么 RAG 架构中检索技术如此重要的原因。
RAG 在实际应用中的案例
RAG 技术已经被广泛应用于各种实际场景中，包括：
- 智能客服：RAG 技术可以帮助智能客服系统更好地理解用户的问题，并从知识库中检索相关信息，从而提供更准确、更个性化的答案。 例如，用户询问关于产品保修的问题，RAG 系统可以检索相关的保修政策和常见问题解答，并生成针对用户的个性化回答。
- 文档摘要：RAG 技术可以用于自动生成文档摘要，帮助用户快速了解文档的核心内容。 例如，RAG 系统可以分析一篇新闻文章，并提取关键信息，生成简洁明了的摘要。
- 问题回答：RAG 技术可以用于构建问题回答系统，能够回答用户提出的各种问题。 例如，用户询问某个历史事件的起因和影响，RAG 系统可以检索相关的历史资料，并生成详细的答案。
- 内容创作：RAG 技术可以辅助内容创作者生成高质量的文章、博客和社交媒体帖子。 例如，作者需要撰写一篇关于气候变化的文章，RAG 系统可以检索最新的研究报告和新闻报道，为作者提供素材和灵感。
RAG 的未来展望
RAG 技术作为连接大语言模型与外部世界的桥梁，具有巨大的潜力。未来的发展方向可能包括：
- 更智能的检索器：开发能够更好地理解用户意图和上下文的检索器，从而提高检索的准确率和召回率。
- 更高效的融合机制：研究如何更有效地将检索到的信息与大语言模型的知识相结合，从而生成更流畅、更自然的答案。
- 更广泛的应用场景：探索 RAG 技术在更多领域的应用，例如医疗、金融、法律等。
总之，RAG 技术正在改变大语言模型的使用方式，使其能够更好地服务于人类社会。随着技术的不断发展，RAG 将在未来发挥更大的作用。而大模型技术的竞争，或许最终会聚焦于谁能将RAG技术应用得更好。