大模型+RAG，全面介绍！

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本文 约11000字 ，建议阅读 6分钟 本文介绍了大模型+RAG。 ‍ ‍ ‍ 1  介绍 大型语言模型（LLMs）在处理特定领域或高度专业化的查询时存在局限性，如生成不正确信息或“幻觉”。缓解这些限制的一种有前途的方法是检索增强生成（RAG），RAG就像是一个外挂，将外部数据检索集成到生成过程中，增强模型提供准确和相关响应的能力。 图1 RAG技术发展科技树 本文主要内容如下： 回顾了当前最先进的RAG技术，包括朴素RAG、进阶RAG和模块RAG等范式，并阐述了它们的发展历程。在LLM背景下，本文将RAG研究的更广泛领域进行了全面而系统的探讨。 重点讨论了RAG过程中的核心技术，特别是“检索”、“生成”和“增强”这三个方面。文章深入分析了这三个组件如何协同工作，并阐明了它们如何相互协作，形成一个有凝聚力和有效的RAG框架。 为RAG构建了一个全 ………………………………