RAG和大模型、智能体的关系
大模型(LLM)作为基础技术，提供了强大的语言理解和生成能力，是构建复杂人工智能系统的基石。
RAG可以视为在LLM基础上的扩展或应用，利用LLM的生成能力和外部知识库的丰富信息来提供更准确、信息丰富的输出。
智能体(Agent)可以利用LLM进行自然语言处理，通过RAG技术获得和利用知识，以在更广泛的环境中做出决策和执行任务。
它们通常位于应用层级，是对LLM和RAG技术在特定环境下的集成和应用。
RAG 的架构
RAG的工作流程
RAG即**Retrieval-Augmented Generation，**包含 检索、增强和生成3个过程。
检索（Retrieval）：
- 从知识库中搜索与用户问题相关的信息。
- 通过向量化处理问题和知识，计算相似度进行检索。
- 关键在于选择合适的模型和数据库，面临大规模数据和问题多样性挑战。
增强（Augment）：
- 将检索到的信息与问题整合，提升生成模型输入质量。
- 如拼接问题和知识片段，进行筛选等处理。
- 需设计好提示模板和整合策略，避免信息过载和处理矛盾。
生成（Generate）：
- 基于增强后的信息，利用语言生成模型给出回答。
- 输入处理后的文本到模型，生成相应内容。
- 关键是选好模型和优化，挑战是提高准确性和控制回答复杂度。
RGA关键组件
1. 检索（Retrieval）
在这个阶段，模型会从外部知识库中检索相关的信息。RAG通常使用基于向量或稀疏表示的检索方法，比如：
- 向量检索：将查询和知识库中的内容转化为向量，然后通过相似度度量（如余弦相似度）找到最相关的片段。
- 稀疏检索：利用倒排索引或基于关键词的检索方法（如BM25）从大型文本库中挑选相关文档。
RAG的检索过程是为了弥补生成模型的"知识盲区"，尤其是在处理具体领域或最新信息时，提供更多上下文。
2. 增强（Augmentation）
在检索到的相关信息基础上，RAG通过将这些信息作为生成模型的输入进行增强。这个步骤的核心目标是将检索到的信息转化为有用的上下文，以提升生成的质量。典型的做法是：
- 拼接信息：将检索到的片段与用户的查询一同输入到生成模型中。
- 选择相关内容：从检索结果中过滤出最有帮助的信息，避免生成过程中信息过载。
增强阶段确保模型生成的回答更加精准、有依据，特别适合那些需要依赖具体知识的任务，比如问答系统或复杂文本生成。
3. 生成（Generation）
这是RAG的最后一个阶段。经过增强的生成模型会根据检索到的上下文信息，利用像GPT这样的语言模型生成回答或内容。关键在于生成模型的语言流畅性和创意能力，通过结合检索的信息生成连贯、自然的文本。
这个阶段决定了最终输出的质量，RAG能够实现比传统生成模型更高的准确性和信息丰富度，因为它在生成前已经获得了检索增强的信息支持。
RAG的优势在于结合了检索的精准 与 生成的灵活 。检索提供了实时的、可靠的信息支持，而生成部分则负责将这些信息转化为用户所需的自然语言回答或内容。这种混合方法在需要知识密集型回答的任务中非常有效。
AI的列车已经加速，坐上去的是未来，站台上观望的，终将被落下。
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