RAG:解锁大语言模型新能力的关键钥匙 大语言模型(LLM)在文本生成、问答等任务中表现出色,但其依赖预训练数据的局限性也日益凸显。检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)通过结合外部知识库,显著提升了模型的动态知识更新能力和事实准确性,成为解锁大语言模型潜力的关键钥匙。 RAG的核心原理 RAG通过两步机制增强生成效果:检索与生成。模型首先从外部数据库(如维基百科、专业文献库)检索与输入相关的文档片段,再将检索结果与原始输入结合,生成最终输出。这种方法弥补了传统LLM静态知识的不足,尤其在需要实时或领域特定知识的场景中表现突出。 数学上,RAG的...