什么是 RAG agent
RAG（Retrieval-Augmented Generation）Agent是一种结合了信息检索（Retrieval）和文本生成（Generation）技术的方法，用于增强生成式语言模型的性能和知识能力。RAG的基本理念是通过从外部知识库中获取相关信息，来支持语言模型生成更为准确和有用的响应。以下是RAG的更详细的介绍：
组成部分
信息检索（Retrieval）部分:
- 该部分负责从外部数据库或知识库中检索与输入查询相关的信息。通常使用类似于BM25或向量搜索的技术，以找到与输入最匹配的文档或段落。
- 这些检索到的信息为生成部分提供上下文，使生成的文本更有依据。
文本生成（Generation）部分:
- 该部分基于从检索部分获得的信息和原始输入，使用生成式语言模型（如GPT类模型）来生成输出。
- 生成模型将检索到的内容作为额外输入，帮助它在给定背景下生成更为精确和相关的文本。
优势
知识增强:
- 通过结合检索结果，RAG能够体现出更丰富的知识，而且其知识库是动态的，可以不断更新，而不像预训练模型那样只限于训练时的数据。
减少幻觉生成:
- 生成模型有时会“幻想”错误的信息，RAG通过整合检索到的信息可以显著减少这种现象，提高输出的准确性。
适应性强:
- 可以很容易地调整或扩展知识库，以适应不同领域或更新信息，无需重新训练生成模型。
应用场景
问答系统:
- 通过从大量的文献或知识库中提取信息，生成准确且详细的回答。
支持复杂决策:
- 在需要结合大量信息来做出建议的场景中，RAG可以为决策者提供更详实的依据。
生成文档或报告:
- 通过动态访问广泛的资源，RAG可以帮助自动撰写更具深度的文档或报告。
RAG Agent是数据密集型环境中的一种强大工具，通过合并信息检索和生成功能，它能够有效提升模型对外部知识的利用，同时增强生成质量。这使其在大量需要动态知识的应用中尤为适用。