RAG（Retrieval-Augmented Generation）架构是一种结合了检索（Retrieval）和生成（Generation）两大关键任务的自然语言处理（NLP）模型架构。它的设计目标是在处理问答、文本摘要、对话等任务时，能够从大规模知识库中检索相关知识，并利用这些知识来增强语言模型的生成能力，从而提供更为准确、详实且具备可解释性的答案或文本输出。以下是RAG架构的主要特点、组成及工作流程：
主要特点：
- 知识检索：RAG能够实时从预定义的知识源（如文本数据库、网页索引、知识图谱等）中检索与输入问题或对话上下文相关的知识片段。这允许模型在回答问题时不仅仅依赖于其自身的参数，而是能结合外部世界的真实信息。
- 融合检索结果：检索到的知识片段被融入到模型的输入提示（Prompt）中，作为语言模型生成回答时的参考依据。这样，模型在生成回答时不仅基于其内在知识，还能利用检索到的精确信息，增强了生成答案的准确性。
- 可解释性：由于RAG模型能够明确指出其生成答案所依据的知识来源，用户可以追溯答案的出处，这极大地提升了模型的可解释性，增强了用户对生成结果的信任度和满意度。
- 实时更新：由于RAG依赖的外部知识库可以独立于模型本身进行更新，这意味着即使不重新训练模型，也能及时纳入新的知识，使模型保持与最新信息同步。
组成部分：
- 知识库：包含大量结构化或非结构化的文本数据，如文章、网页、文档片段等，它们被组织成便于检索的形式，如向量索引或关键词索引。
- 检索模块：负责从知识库中找出与输入问题最相关的知识片段。通常采用向量检索技术，即将问题和知识库中的文档片段转化为嵌入向量，然后通过计算向量间的相似度来确定最相关的文档。
- 语言模型：通常是一个大型语言模型（LLM），如Transformer-based模型，用于生成回答。在生成过程中，模型不仅接收到原始问题作为输入，还接收到来自检索模块的Top-K相关知识片段，这些片段被合并到模型的提示（Prompt）中，引导模型生成答案。
- 编排层（或称协调层）：负责整个系统的集成与交互。它接收用户的输入，与知识库交互以执行检索，构造包含检索结果的提示传递给语言模型，并最终返回生成的回答。
工作流程：
- 用户输入：用户提出一个问题或提供一段对话上下文。
- 知识检索：编排层将用户输入传递给检索模块，检索模块利用向量检索技术从知识库中找出与输入最相关的知识片段。
- 构建提示：检索到的知识片段被整理成一个或多个条目，这些条目连同原始输入问题一起构成一个复合提示，供语言模型使用。
- 答案生成：大型语言模型接收这个带有知识信息的复合提示，基于其中提供的知识上下文生成回答。
- 结果返回：编排层接收语言模型生成的答案，并可能附带上所引用知识的来源信息，一同返回给用户。
应用与拓展：
- 问答系统：RAG架构非常适合构建基于海量文本知识库的智能问答系统，能够快速准确地回答各种事实型问题。
- 对话系统：在对话场景中，RAG能够检索并利用相关知识来丰富对话内容，提升对话的深度和广度。
- 文本摘要：通过检索相关文档并结合生成模型，RAG可用于生成信息丰富的文本摘要。
- 标准与优化：如FIT-RAG讨论了RAG架构是否正在趋向于成为一种标准化的方法，表明业界在探讨如何规范化使用和改进RAG架构。
- 技术改进：如RankLLM探讨了在RAG架构下通过重排序实现精准信息检索，表明研究者正致力于提升检索阶段的精度和效率。
