RAG—Retrieval-Augmented Generation，检索-增强生成，是一种结合了信息检索和文本生成的机器学习模型，主要用于增强自然语言处理任务，尤其是在问答系统和文本生成方面的应用。RAG模型通过在生成答案之前从一个大规模的文档集合中检索相关信息，使得生成的内容更加准确和丰富。

想象你正在使用一个问答系统，该系统的任务是回答各种类型的问题。

一个常规的语言模型（如GPT-3或BERT），如果没有访问外部信息的能力，它会完全依赖于训练时学到的知识。这意味着如果你问一个非常具体的问题，比如“2024年奥斯卡最佳导演是谁？”普通的语言模型可能无法准确回答，因为它在训练数据中可能没有包含这个最新的信息。

1、补充知识：当本地模型（如通义千问）因为其训练数据的局限性无法直接回答某些问题时，RAG能够通过检索相关的外部信息来填补这一知识空白。

2、增强准确性和深度：即使本地模型能够给出答案，RAG也可以通过引入额外的上下文信息来增强答案的准确性、丰富性和可靠性。这对于复杂的查询特别有用，可以提供更多细节和深入解析。

3、实时更新：RAG通过访问实时更新的外部数据源，能够处理那些需要最新信息的问题，如最近的新闻事件、统计数据更新等。

即RAG模型是在传统大型语言模型（如通义千问）遇到局限时发挥作用的技术。它通过从大量的外部信息源中检索相关信息来补充和增强模型的回答能力，尤其在面对需要最新知识或详尽数据支持的查询时更为有效。

RAG模型为传统的大型语言模型提供了一个强有力的补充工具，使其能够更全面地解决各种类型的查询，尤其是在需要对外部最新知识进行访问和整合时。这种技术的使用显著提高了AI系统的适应性和用户满意度。

1、检索阶段：当你提出问题时，RAG模型首先会在一个庞大的文档数据库中（比如维基百科或专门的知识库）进行搜索，寻找与问题相关的文档或文章片段。这类似于你在写学术论文时，先去图书馆或在线数据库查找相关资料。

2、集成信息：找到相关的文档后，RAG模型会读取并理解这些文档中的信息。然后，这些信息将被用作生成回答的上下文。这就好比一个专家在回答问题前，先翻阅相关的参考书籍，整合所需信息。

3、生成答案：有了这些具体的、相关的上下文信息后，RAG模型接着生成一个准确且信息丰富的回答。这一过程类似于结合了自己的知识和新查阅的资料来回答问题，从而能够提供更详尽、更准确的解答。

再比如，有一个问题是“最近的科技创新有哪些？”尽管通义千问可能包含广泛的科技相关知识，但最新的创新可能还未被集成到模型的训练数据中。在这种情况下，RAG模型能够实时检索最新的相关文章或报道，并生成一个包含最新科技创新的答案，提供给用户最及时的信息。

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