大型语言模型（LLMs）已成为我们生活和工作的重要组成部分，它们以惊人的多功能性和智能化改变了我们与信息的互动方式。
然而，尽管其能力令人印象深刻，但并非无懈可击。这些模型可能会产生误导性的'幻觉'，依赖的信息可能过时，处理特定知识时效率不高，缺乏专业领域的深度洞察，同时在推理能力上也有所欠缺。
在现实世界的应用中，数据需要不断更新以反映最新的发展，生成的内容必须是透明可追溯的，以便控制成本并保护数据隐私。因此，简单依赖于这些'黑盒'模型是不够的，我们需要更精细的解决方案来满足这些复杂的需求。
正是在这样的背景下，检索增强生成技术（Retrieval-Augmented Generation，RAG）应时而生，成为 AI 时代的一大趋势。RAG 通过在语言模型生成答案之前，先从广泛的文档数据库中检索相关信息，然后利用这些信息来引导生成过程，极大地提升了内容的准确性和相关性。RAG 有效地缓解了幻觉问题，提高了知识更新的速度，并增强了内容生成的可追溯性，使得大型语言模型在实际应用中变得更加实用和可信。
01 RAG 是什么？
一个典型的 RAG 案例如图所示。如果我们向 ChatGPT 询问 OpenAI CEO Sam Altman 在短短几天内突然解雇随后又被复职的事情。
由于受到预训练数据的限制，缺乏对最近事件的知识，ChatGPT 则表示无法回答。RAG 则通过从外部知识库检索最新的文档摘录来解决这一差距。在这个例子中，它获取了一系列与询问相关的新闻文章。
这些文章，连同最初的问题，随后被合并成一个丰富的提示，使 ChatGPT 能够综合出一个有根据的回应。
02 RAG 技术范式发展
RAG 的概念首次于 2020 年被提出，随后进入高速发展。RAG 技术的演进历程如图所示，相关研究进展可以明确地划分为数个关键阶段。
在早期的预训练阶段，研究的焦点集中在如何通过预训练模型注入额外的知识，以此增强语言模型的能力。
随着 ChatGPT 的面世，对于运用大型模型进行深层次上下文学习的兴趣激增，这推动了 RAG 技术在研究领域的快速发展。
随着 LLMs 的潜力被进一步开发，旨在提升模型的可控性并满足不断演变的需求，RAG 的研究逐渐聚焦于增强推理能力，并且也探索了在微调过程中的各种改进方法。
特别是随着 GPT-4 的发布，RAG 技术经历了一次深刻的变革。研究重点开始转移至一种新的融合 RAG 和微调策略的方法，并且持续关注对预训练方法的优化。
在 RAG 的技术发展过程中，我们从技术范式角度，将其总结成如下几个阶段：
1. 朴素（Naive RAG）
前文案例中展示了经典的 RAG 流程，也被称为 Naive RAG。 主要包括三个基本步骤：
- 索引 — 将文档库分割成较短的 Chunk，并通过编码器构建向量索引。
- 检索 — 根据问题和 chunks 的相似度检索相关文档片段。
- 生成 — 以检索到的上下文为条件，生成问题的回答。
2. 进阶的 RAG（Advanced RAG）
Naive RAG 在检索质量、响应生成质量以及增强过程中存在多个挑战。 Advanced RAG 范式随后被提出，并在数据索引、检索前和检索后都进行了额外处理。
- 数据索引优化：通过更精细的数据清洗、设计文档结构和添加元数据等方法提升文本的一致性、准确性和检索效率。
- 检索前处理：可以使用问题的重写（Query Rewriting）、路由（Routing）和扩充（Augmentation）等方式对齐问题和文档块之间的语义差异。
- 检索后处理：可以通过将检索出来的文档库进行重排序（Re-ranking）避免'Lost in the Middle'现象的发生。或是通过上下文筛选与压缩的方式缩短窗口长度，保留最相关的信息。
