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RAG框架及应用 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 框架及其应用详解 引言 RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种结合了信息检索和文本生成能力的强大框架。它通过从外部知识库检索相关信息，并将这些信息融入到生成文本的过程中，从而显著提升生成内容的质量、准确性和知识覆盖面。RAG 克服了传统生成模型（如大型语言模型 LLM）在知识更新、幻觉问题和领域特定知识方面的局限性，成为当前自然语言处理领域的研究热点和应用焦点。 1. RAG 框架原理 RAG 的核心思想是“先检索，后生成”。其工作流程可以概括为以下几个步骤： 用户查询 (Query)： 接收用户的自然语言查询。 信息检索 (Retrieval)： 使用查询在外部知识库中检索相关文档或段落。这一步通常涉及向量数据库、倒排索引等技术。 信息融合 (Augmentation)： 将检索到的信息与原始查询进行融合，形成增强的上下文。 文本生成 (Generation)： 利用大型语言模型 (LLM)，基于增强的上下文生成最终的文本。 下面是一个简单的 Mermaid 图，描述了 RAG 的流程： 2. RAG 框架的关键组件 知识库 (Knowledge Base)： 存储外部信息的载体，可以是文档集合、数据库、API 等。
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