在人工智能技術飛速發展的今天，各種創新和應用層出不窮。其中，RAG（Retrieval-Augmented Generation，檢索增強生成）作為一種新興的技術方法，正逐漸成為 AI 2.0 時代的殺手級應用。

那么，什么是 RAG？它如何工作？以及它在實際場景中的應用有哪些？本文將為你詳細解答這些問題。

一、RAG 的定義

RAG，全稱為 Retrieval-Augmented Generation，直譯為「檢索增強生成」。簡單來說，RAG是一種結合了檢索和生成的技術方法。它將傳統的基于檢索的問答系統和基于自然語言生成的技術相結合，提升了 AI 系統在回答自然語言問題時的準確性和可靠性。

傳統的生成模型依賴于大量的訓練數據，通過學習這些數據來生成回答。然而，這種方法有一個明顯的局限性：大模型在面對從未見過的問題或新興領域的知識時，會產生不準確或不合邏輯的回答。

而 RAG 通過引入檢索機制，首先從大量外部知識庫或企業內私有文檔中檢索出相關信息，然后再結合生成模型，生成更加準確、上下文相關的答案。這種方法既保留了生成模型的靈活性，又增強了其對領域知識的覆蓋面和準確性。

二、RAG 的工作原理

RAG 的核心思想是通過「檢索-生成」雙重機制來提高生成模型的表現。具體來說，它的工作流程可以分為以下幾個步驟：

問題理解和檢索階段：首先，RAG 模型接收到用戶的問題或請求。然后，模型利用檢索模塊，從預定義的知識庫或文檔集合中，找到與問題最相關的文本片段。這些片段可以是短語、句子、段落甚至是整個文檔。

生成階段：在獲取了相關文本片段后，RAG 模型會將這些片段與原始問題結合，輸入到生成模型（GPT、通義千問、文心一言等）中。生成模型根據輸入內容生成最終的答案或文本輸出。

輸出優化：為了確保生成的答案是相關且準確的，RAG 模型通常會在生成階段加入后處理步驟，如答案的置信度評估、多候選答案篩選等，以進一步提升生成結果的質量。

這種「檢索-生成」的方式使得 RAG 模型不僅可以利用現有的大規模訓練數據，還可以從企業私有知識庫中獲取最新、最相關的信息，確保其生成的內容始終是及時、準確的。

在實際落地會分為用戶端和管理端，在管理端進行知識文件的上傳，系統會對文檔進行文本讀取、分快、向量化，將結果存入向量數據庫。

用戶端在一個搜索框中進行提問，系統會對問題進行向量化處理，然后到向量數據庫中進行相似度匹配，將匹配的結果、原始問題、提示詞一起提交給大模型，等著大模型的返回結果就好。如下圖：

三、RAG 的應用場景

RAG 技術的出現，使得許多傳統的 NLP 任務得到了全新的解決方案。以下是幾個 RAG 技術的典型應用場景：

智能問答：在客服、教育、醫療、企業內部知識庫等領域，RAG 技術可以用于構建更為智能的問答系統。這類系統不僅可以回答常規問題，還能根據用戶的特定問題實時檢索相關信息，提供更加精準的答案。

內容生成：RAG 技術還可以用于內容創作領域，如新聞生成、技術文檔編寫等。通過結合檢索到的最新信息，RAG 生成的內容不僅保持了連貫性，還能反映出當前的最新趨勢和知識，甚至跟自己歷史創作內容相結合，生成的內容可以更具有個人風格。

輔助決策：對于需要處理大量文檔和信息的行業，如法律、金融等，RAG 技術可以幫助用戶快速找到相關案例、法規或市場數據，輔助決策和研究工作。

四、RAG 的技術優勢

RAG 作為一種創新的技術方法，具有以下幾大優勢：

知識覆蓋面廣，更專業 ：通過引入檢索機制，RAG 可以訪問私有領域知識庫，這使得它在處理涉及專業領域問題時，依然能夠生成準確的答案。

生成內容的準確性和上下文相關性增強：相比于傳統的生成模型，RAG 生成的內容更加可靠，因為它可以借助檢索到的相關信息，確保生成的文本與問題或上下文高度相關。

靈活性和擴展性強：RAG 模型可以靈活地應用于不同的領域和任務中，只需更換或擴展其檢索庫，便能適應新的應用場景。在企業內部，文檔針對不同的智能部門有權限之分，RAG 的靈活性就可以很輕松滿足這類需求。

五、RAG 的發展前景

隨著人工智能技術的不斷進步，RAG 作為一種結合了檢索和生成的混合技術方法，展示了其巨大的潛力。在未來，我們可以預見，RAG 將在更多的領域得到應用和發展，尤其是在需要大量信息處理和精準生成的場景中。

同時，隨著知識庫的擴展和生成模型的優化，RAG 的性能和應用廣度將進一步提升。未來的 RAG 模型或許將不再局限于文本生成，還可能擴展到多模態生成，如圖像、音頻等，為各行各業帶來更加豐富和智能的解決方案。

例如：我們現在在開發零代碼開發平臺，有很多的特定行業的實踐經驗，現在要制作一個行業系統的宣傳視頻，需要先寫文案，再在網上找素材，然后人工進行整合，往往一個視頻做完需要一兩周的時間，未來 RAG 結合企業內部的專業資料，此類視頻就能瞬間完成了。

六、結語

RAG（Retrieval-Augmented Generation）作為 AI2.0 時代的殺手級應用，憑借其「檢索-生成」雙重機制，成功解決了傳統大模型的諸多局限性。它不僅提升了生成內容的準確性和上下文相關性，還擴展了知識的覆蓋范圍。無論是在智能問答、內容生成還是知識發現等領域，RAG 都展現出了強大的應用潛力。

現在技術成熟度也非常完善，RAG 在企業落地已經不是遙不可及的事情了，后續會繼續分享怎樣進行 RAG 的落地。