生活中有哪些 RAG 的例子？

RAG 用于客户支持聊天机器人、法律研究、医疗诊断和内容生成，通过检索相关信息并生成上下文感知响应。

检索增强生成 (RAG)

检索增强生成 (RAG) 是自然语言处理 (NLP) 中的一种混合方法，它将基于检索的方法与生成模型相结合，以提高 AI生成响应。通过从大型语料库中检索相关文档或信息并将其用作上下文，RAG 增强了生成模型的功能，使其能够生成更明智、更准确的上下文输出。

RAG 的出现是为了应对纯生成模型的局限性，这些模型往往难以在没有对特定数据集进行大量训练的情况下产生准确的响应。研究人员认识到将基于检索的技术（擅长查找相关信息）与生成模型（可以创建连贯且符合上下文的响应）相结合的潜力。这种混合方法随着时间的推移不断改进，以利用检索系统和深度学习模型的进步。

“检索增强生成”一词由 Facebook AI Research 的研究人员创造（FAIR）于 2020 年推出。该名称反映了该方法的核心机制：通过检索相关信息来增强 AI 模型的生成过程，以提高生成文本的质量和准确性。

RAG 引起了广泛关注，因为它解决了 AI 和 NLP 中的关键挑战。通过将检索机制与生成模型相结合，RAG 增强了以下能力： AI 系统提供准确、上下文相关且信息丰富的响应。这使得它对于客户服务、知识管理等应用以及任何准确信息检索和生成至关重要的领域特别有价值。

RAG 的工作原理是将两个主要组件结合起来：检索器和生成器。检索器搜索大量文档，根据输入查询查找相关信息。然后，将检索到的文档输入生成器，生成器利用这些额外的上下文来生成更准确、更符合上下文的响应。这种双重机制使 RAG 能够充分利用基于检索和基于上下文的优势生成方法.

AI 模型使用 RAG 的方式是，首先使用检索器从大型数据集中识别和提取相关信息。然后，这些信息作为上下文提供给生成模型，生成模型利用这些信息生成更准确、更符合上下文的响应。此过程使 AI 能够生成不仅连贯而且富含相关事实信息的输出。

现实生活中的 RAG 示例包括：

RAG 的企业级应用包括：

RAG 结合了基于检索的方法和生成模型的优势，在准确性和上下文相关性方面具有独特优势。以下是 RAG 与其他技术的比较：