检索增强生成模型结合了语言模型和信息检索技术。具体来说，当模型需要生成文本或者回答问题时，它会先从一个庞大的文档集合中检索出相关的信息，然后利用这些检索到的信息来指导文本的生成，从而提高预测的质量和准确性
历史沿革
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 [2]。
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，包括了迭代和自适应检索等方法
技术定义
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
检索：根据用户的查询内容，从外部知识库获取相关信息。具体而言，将用户的查询通过嵌入模型转换为向量，以便与向量数据库中存储的相关知识进行比对。通过相似性搜索，找出与查询最匹配的前 K 个数据。
增强：将用户的查询内容和检索到的相关知识一起嵌入到一个预设的提示词模板中。
生成：将经过检索增强的提示词内容输入到大型语言模型中，以生成所需的输出。
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 [4]。
生成器
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 [4]。
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 [5]。由自注意力机制、前馈网络、层规范化模块和残差网络组成 [6]。
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 [7]。
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） [8]。
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 [9]。
检索器
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 [4]。
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 [4]。
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 [4]。https://baike.baidu.com/item/%E6%A3%80%E7%B4%A2%E5%A2%9E%E5%BC%BA%E7%94%9F%E6%88%90/64380539
