什么是 RAG：基本概念和机制
RAG（检索增强生成）是一种结合搜索模型和生成模型的新型人工智能技术。
该技术从外部知识库和数据库中检索相关信息，并将其集成到生成模型中以生成高级响应。
RAG的优势在于它可以实时利用最新信息，而不仅仅是预先学习的信息。
该技术在客户支持、文档搜索和自动摘要等领域特别有用。
传统的生成模型仅限于已经学到的信息，而 RAG 可以利用搜索功能整合广泛的信息。
这种综合方法显著提高了生成结果的准确性和可靠性。
RAG 是一种结合生成式人工智能和信息检索技术的方法。
这项技术的需求在于“信息生成不可靠”和“缺乏最新信息”的问题，而这些问题无法仅靠生成式人工智能来解决。
RAG 首先像搜索引擎一样收集相关信息，然后将其输入生成式 AI 以提高准确性。
这个序列构成了基本概念。
在信息可靠性非常重要的情况下，对 RAG 的需求尤其高。
RAG 如何整合搜索和生成
在 RAG 中，从外部数据库检索的结果被输入到生成模型中。
该过程分为两个阶段，首先是 法国电子邮件数据 搜索阶段，收集相关数据，然后是生成阶段，创建句子或响应。
这种集成是通过信息检索算法和生成模型之间的紧密协作实现的。
具体来说，搜索结果被转换成文本，生成模型利用该信息来生成精细的输出。
比较传统技术与 RAG 之间的差异
传统的生成模型只能在预先训练的数据范围内生成响应，而 RAG 通过利用搜索功能克服了这一限制。
例如，传统模型输出固定信息，而RAG则动态搜索最新信息并将其用于生成。
这种差异使得RAG具有更大的灵活性和精确性，使其在实际应用中更加适用。
另一个优点是，由于搜索功能是生成的基础，因此更容易解释输出结果的基础。