RAG：增强大模型知识库的新范式
检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation）正在改变我们使用大语言模型的方式。与传统生成式模型不同，RAG通过引入外部知识源，有效解决了大模型的幻觉问题和知识滞后缺陷。
RAG的核心工作流程分为三个关键步骤：首先从知识库中检索相关文档，然后将检索结果与问题组合成增强提示，最后由语言模型生成最终答案。这种架构显著提升了回答的准确性和时效性。
实际应用中，RAG系统通常包含以下组件：
- 文档切片器：将长文档分割为易处理的片段
- 向量数据库：存储文档嵌入实现相似性检索
- 检索器：根据查询找到最相关的文档片段
- 生成器：基于检索结果生成最终回答
一个简单的RAG实现示例：
from langchain.vectorstores import Chroma
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
# 创建向量数据库
vectorstore = Chroma.from_documents(
documents,
OpenAIEmbeddings()
)
# 检索相关文档
retriever = vectorstore.as_retriever()
relevant_docs = retriever.get_relevant_documents(query)
RAG技术已在智能客服、知识管理和研究助手等领域得到广泛应用。它不仅能提供更准确的回答，还能追溯答案来源，大大增强了AI系统的可信度和实用性。
随着多模态技术的发展，未来的RAG系统将能够处理文本、图像和音频等多种信息形式，为人机交互带来全新体验。
