RAG全栈技术从基础到精通，打造高精准AI应用
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RAG技术，即检索增强生成（Retrieval Augmented Generation）技术，其核心在于结合了检索和生成两大核心技术。以下是对RAG技术核心及其双塔结构的详细解析：
一、RAG技术核心
RAG技术通过将传统的基于检索的问答系统与基于自然语言生成的技术相结合，使得模型能够在生成答案时利用外部知识库中的最新信息，从而克服传统生成模型的一些局限性，如知识更新不及时、容易产生幻觉（即生成内容或回答问题时的输出结果不完全准确，甚至存在错误）等。其技术核心可以概括为以下几点：
- 知识整合：RAG技术能够整合外部数据，增强模型的生成能力，从而解决大型语言模型（LLM）的知识中断和幻觉问题。
- 检索与生成结合：RAG技术将检索模块和生成模块紧密结合，检索模块负责从外部知识库中检索相关信息，生成模块则负责根据检索到的信息和用户查询生成准确回答。
- 实时更新：RAG技术能够实时获取最新的、相关的信息，确保生成的答案是基于最新的知识。
- 高效检索：RAG技术使用高效的向量搜索技术，如FAISS、Milvus等向量数据库，在向量空间中检索与查询向量最相似的文档或段落。
二、双塔结构
RAG技术的双塔结构主要由检索模块和生成模块组成，两者相互协作，共同完成任务。
- 检索模块：
- 功能：负责从大规模文档库中检索最相关的文档片段。
- 技术特点：通常采用双塔模型（Dual-Encoder）进行高效的向量化检索。双塔模型由两个独立的编码器组成，一个用于编码查询，另一个用于编码文档。这两个编码器将查询和文档映射到相同的向量空间中，以便进行相似度计算。
- 工作流程：接收用户查询，将其转换为向量，并在向量数据库中检索相关知识。检索到的知识将作为候选信息，用于后续生成模块的处理。
- 生成模块：
- 功能：基于检索结果生成最终的回答或摘要。
- 技术特点：通常使用在大规模数据上预训练的生成模型，如GLM等。这些模型在生成自然语言文本方面表现出色。
- 工作流程：接收检索模块传递的候选信息和用户查询，将两者结合形成更丰富的上下文信息。然后，根据上下文信息生成连贯、准确且信息丰富的回答或文本。
三、模型训练与数据准备
- 模型训练：
- 使用预训练的语言模型作为起点，根据特定任务进行微调。
- 集成检索组件，使用问题-文档对数据集进行联合训练，以提高检索和生成的准确性。
- 数据准备：
- 构建或获取高质量的问题-答案对数据集，用于训练和调整模型。
- 准备用于检索的大规模文本语料库，确保语料库的准确性和可用性。
综上所述，RAG技术的核心在于结合检索和生成两大技术，通过双塔结构实现高效的信息检索和准确的答案生成。同时，模型训练和数据准备也是RAG技术成功应用的关键环节。
