摘要：Retrieval-Augmented Generation (RAG)是一种结合检索和生成技术的创新模型。其基本思路是通过检索外部知识库中的相关信息来增强生成模型的知识，以便在生成文本时能提供更加准确和丰富的内容。传统的生成模型（如GPT-3）基于预训练的知
Retrieval-Augmented Generation (RAG) 是一种结合检索和生成技术的创新模型。其基本思路是通过检索外部知识库中的相关信息来增强生成模型的知识，以便在生成文本时能提供更加准确和丰富的内容。传统的生成模型（如GPT-3）基于预训练的知识库进行文本生成，然而，这些模型通常无法动态地从外部数据源获取新信息，这限制了它们在处理新问题时的能力。RAG通过检索外部知识库中的相关文档，将这些信息与生成模型相结合，弥补了这一缺陷。
应用价值：
• 开放域问答：通过动态检索相关文档并结合生成模型来提升回答质量，尤其适用于开放领域问题。
• 对话系统：结合背景知识增强对话生成，提升回答的自然性和相关性。
• 信息检索和问答系统：适用于需要快速准确获取最新信息的应用场景，如医学问答、法律咨询等。
• 文本生成与补充：在文本生成过程中，利用外部信息源提供更高质量、更具参考性的内容。
RAG模型结合了信息检索和文本生成的特点，其核心步骤如下：
原理：
1. 检索阶段：接收一个查询（如问题或输入句子），通过检索系统（如BM25、Dense Retriever等）从外部知识库中检索出相关的文档或段落。
2. 生成阶段：将检索到的文档与原始查询一起输入到生成模型（如GPT、BART等）中，生成基于这些信息的文本。生成模型在这个过程中不仅依赖自己的预训练知识，还利用了检索到的知识。
3. 融合阶段：生成模型通过一个解码器，将查询和检索到的文档整合在一起，最终生成一个丰富、准确的文本。
具体例子：
• 开放域问答：假设用户询问：“谁发明了电灯？”传统的生成模型可能生成一个不太准确的答案（如“托马斯·爱迪生发明了电灯”），但通过RAG，系统首先检索到相关的文档（比如描述爱迪生的发明历史），并结合这些信息生成更详细和准确的答案。
• 对话生成：假设在一个客户支持聊天机器人中，用户询问：“我怎么更新我的账户密码？”传统的生成模型可能生成一个模糊的回答，而RAG通过检索公司知识库或用户手册，生成详细的步骤说明。
综述论文：
1. Thakur, M., et al. (2023). “A Survey of Retrieval-Augmented Generation: From Early Models to Recent Advances.”
• 这篇综述详细回顾了RAG的不同实现和发展，讨论了其应用、挑战以及未来发展方向。
2. Zhang, Y., et al. (2022). “Pre-trained Models: Past, Present and Future.”
• 这篇文章讨论了预训练模型的发展历程以及如何与检索技术结合，适合了解RAG技术的背景和演进。
经典论文：
1. Lewis, P., et al. (2020). “Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks.”
• 该论文是RAG的开创性工作，首次提出了将检索和生成相结合的方法，并在多个基准任务中展示了其优势。
2. Karpukhin, V., et al. (2020). “Dense Retriever: A Study of Document Retrieval for Open-Domain Question Answering.”
• 本文提出了密集检索方法，展示了如何将检索结果与生成模型结合，提升开放域问答的性能。
最新技术的论文：
1. Izacard, G., & Grave, E. (2021). “Leveraging Passage Retrieval with Generative Models for Open-Domain Question Answering.”
• 本文提出了一个基于检索的生成模型，聚焦于如何更好地将检索与生成结合，提升开放域问答的效果。
2. Feng, Y., et al. (2021). “Fusion-in-Decoder: A Retrieval-Enhanced Transformer for Open-Domain Question Answering.”
• 该论文提出了FiD（Fusion-in-Decoder）模型，旨在通过解码器中融合多篇检索到的文档来改善生成结果，尤其适用于问答任务。
相关概念：
• 信息检索（IR）：信息检索是一种根据查询从文档集合中找出相关文档的技术。RAG中，检索组件利用IR技术来获取与查询相关的信息源。
• 生成模型：生成模型（如GPT、BART）根据上下文生成连贯且自然的文本。在RAG中，生成模型负责基于检索到的文档生成答案或响应。
技术对比：
• 传统生成模型 vs RAG：传统生成模型完全依赖于训练数据中的知识，缺乏灵活性。而RAG通过结合外部知识库的检索结果，增强了模型对外部世界的适应性和回答的精确性。
• 检索-生成模型 vs 检索-重排名模型：检索-生成模型（如RAG）将检索和生成结合在一起，而检索-重排名模型（如BM25 + BERT）则通常将检索结果与预训练模型结合进行排序和选择，最终由非生成模型给出答案。
更先进的技术：
• Fusion-in-Decoder (FiD)：FiD改进了传统RAG方法，在生成过程中通过同时使用多篇文档来增强模型的理解和生成能力。它展示了更好的性能，尤其在复杂的开放域问答任务中。
• Dense Retriever and Generative Models：在RAG的基础上，密集检索（如使用BERT进行向量检索）和生成模型的结合，进一步提升了检索精度和生成质量。研究者通过优化密集检索技术，提高了RAG的检索部分的准确性，进而提升了整体性能。
后续研究方向：
• 跨模态RAG：未来，RAG可能扩展到图像、音频等多模态数据的处理，能够结合图像和文本信息生成更加丰富的回答。
• 长文本生成与记忆机制：在需要长文本生成时，RAG模型可能会遇到“长文档问题”。未来的工作可能会集中在如何有效处理长文档的检索与生成，或者如何将外部知识库与模型的长期记忆机制结合，提供持续的知识更新。
以下是一些开源代码库，可供实现RAG模型：
1. Hugging Face Transformers：
• Hugging Face的transformers库为RAG模型提供了完整的实现。你可以使用它来快速实现基于RAG的开放域问答系统或其他文本生成任务。
• GitHub链接：Hugging Face Transformers
2. Faiss：
• Faiss是一个高效的相似性搜索库，由Facebook开发，常用于构建密集向量检索系统。它非常适合用于RAG模型的检索阶段，特别是在大规模数据集上的应用。
• GitHub链接：Faiss
3. Anserini：
• 这是一个用于信息检索的开源库，基于Lucene构建，适用于构建经典的检索系统，并可以与深度学习模型结合，增强RAG中的检索部分。
• GitHub链接：Anserini
这些开源代码库为开发者提供了便捷的工具，能够帮助构建高效的RAG系统，并在各类NLP任务中实现创新应用。
来源：mistlike