什么是 RAG 技术？#
RAG，即检索增强生成 (Retrieval-Augmented Generation)，实际上是将知识检索 (Retrieval) 和语言生成 (Generation) 两种技术巧妙地结合在一起。它的核心思想是，在生成回答或文本时，先从海量的文档知识库中检索出与问题最相关的几段文本，然后以此为基础再衍生出连贯自然的回答。就像一个博学多才的人被问到一个问题时，会先在脑海中搜寻相关的知识点，然后再据此组织语言表达出来。
这种 “检索+生成” 的架构，集成了两大技术的优点，既继承了知识库的记忆能力，又借助于语言模型的生成能力。
RAG 的技术优势#
RAG 最突出的优势是 “有据可查”。它会先从知识库中 “查资料”，再根据 “资料” 重新组织语言表达出来，因此生成的文本必然是有事实根据、有出处来源的。这对于对准确性要求较高的应用场景来说更为适用。
而且 RAG 能生成逻辑清晰、结构严谨的文本。知识库为 RAG 提供了天然的 “逻辑框架”，避免了传统生成模型容易出现的 “泛泛而谈”、“散漫驳杂” 的毛病。
相对于纯粹的大规模语言模型，RAG 的训练和使用成本更低。因为大量知识蕴藏在外部文本库中，不需要模型从头去学习。这将大大降低模型训练的难度，缩短训练周期。
RAG 的应用场景#
智能问答#
RAG 最直接的应用，就是构建智能问答系统。传统的问答系统，往往采用基于规则或基于检索的方法，要么只能应对有限的问题模板，要么只能返回现成的答案片段，很难满足用户日益增长的个性化需求。引入 RAG 后，系统不仅能从海量知识库中找到最相关的证据，还能根据具体问题灵活生成回答，做到有的放矢、因人而异。
比如医疗领域，问诊者的病情细节可谓千差万别，RAG 系统就能根据每个人的特定症状，结合医学知识库定制回复。这比过去那种千篇一律的建议，显然更具专业性和针对性。
智能客服#
相比单纯的 FAQ (常见问题) 检索，RAG 驱动下的智能客服，能够处理更加开放和复杂的用户咨询。
比如客户想了解某款新品与老款型号的区别，想查询最近的优惠活动，或是询问售后、退换货等较为专业的问题，RAG 系统都能从企业知识库中快速找到相关说明，再组织成简明扼要的回复。如果遇到 AI 回复不了的问题，还可以想办法自动转接到人工客服。
知识汇总#
信息时代最不缺的就是信息，缺的是对信息的归纳总结。很多时候，我们对某个话题有兴趣，却苦于相关知识散落在各处，缺乏条理化的整合。
这时，RAG 就能派上用场。你只需随手找一个关键词，RAG 就能从指定的文本集合中，迅速检索出所有相关片段，再提炼、融合形成一篇系统性的介绍。相比手工梳理资料，这种方法要高效得多，而且由于囊括了多个来源，汇总后的知识也更加全面客观。
RAG 的局限性和改进方向#
RAG 虽然潜力巨大，但也不是尚方宝剑，仍存在一些局限性：
- RAG 对知识库的质量具有强依赖性。倘若知识库中本身存在错误或者过时的信息，RAG 检索到的片段也就是 “garbage in，garbage out”，即便经过再多加工润色，其本质缺陷也难以弥补。
- RAG 对问题和知识的理解，目前还主要停留在词面匹配的层面，对语义的把握还不够深入。一旦遇到需要常识推理、跨域类比的复杂问题，RAG 可能会力不从心。
- 由于 RAG 本质上仍是深度学习模型，因此也难逃 “黑盒子” 的通病，即很难解释清楚模型给出某个答案的具体依据何在。这对于需要可解释性的应用场景，无疑是个挑战。
改进方向#
对应 RAG 的局限性，未来的研究可朝以下几个方向努力：
- 加强对知识库的质量把控。可借鉴知识图谱、实体链接等技术，对文本库进行去重、消歧、纠错等预处理，并建立严谨的知识溯源机制。
- 引入更多语义理解的技术。比如利用预训练模型来增强文本匹配的语义性，利用常识推理来拓展检索的纵深性等等。
- 改进对话生成的策略。可尝试基于修辞结构理论，对生成内容进行层次划分、关联组织，使之更符合人类表达的逻辑规律。
- 重视对可解释性的研究。除了常见的注意力可视化，还可尝试因果推理、反事实分析等更高阶的技术，让 RAG 的思考过程更 “透明”、更可信。
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FastGPT 是一个基于 LLM 大语言模型的知识库问答系统，提供开箱即用的数据处理、模型调用等能力。同时可以通过 Flow 可视化进行工作流编排，从而实现复杂的问答场景！
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