小白学RAG：RAG进阶与多模态应用

unsetunsetAIGC与RAGunsetunset人工智能生成内容（AIGC）的发展得益于模型算法、可扩展的基础模型架构以及丰富的高质量数据集的进步。虽然AIGC取得了显著的性能，但仍面临一些挑战，如难以保持最新和长尾知识、数据泄漏的风险以及与训练和推理相关的高成本。最近出现的检索增强生成（RAG）作为一种范式应运而生，旨在解决这些挑战。在本文中，我们全面审视了将RAG技术整合到AIGC场景中的现有工作。unsetunsetRAG流程unsetunset图1显示了典型的RAG过程：给定一个输入查询，检索器定位并查找相关的数据源，然后检索结果与生成器交互以增强整个生成过程。检索结果可以以不同的方式与生成过程交互：作为生成器的增强输入；在生成的中间阶段作为潜在表示加入；以logits的形式对最终生成结果做出贡献；甚至可以影响或省略某些生成步骤。此外，在典型的 ………………………………