RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一个将信息检索（Retrieval）和生成式模型（Generation）结合的来增强生成内容的准确性和丰富度的一种技术，广泛应用于提高大语言模型（LLM）在处理复杂任务时的表现，尤其是在信息量庞大、需要背景知识支持的场景下，表现尤为突出。它通过结合外部知识库进行检索，增强模型生成的能力，特别适用于需要大量背景知识的任务。
对于开发者而言，理解并实现 RAG 技术，不仅能提升 AI 应用的质量，还能帮助你构建更加智能、高效的产品。
RAG 的基本概念
RAG 通过将信息检索（如从数据库或文档中检索相关信息）与生成式模型（如 GPT-4、T5）结合，来提供更准确的回答和高效的生成能力。其流程分为两个步骤：
信息检索（Retrieval）：
在这一步，模型根据用户的查询从一个外部的知识库、数据库或者文本集合中检索出与查询最相关的信息。
检索过程中使用技术如 embedding（文本向量化）和 相似度计算（如余弦相似度），通过匹配查询和文档的语义相似度来提取相关信息。
生成式回答（Generation）：
一旦检索到相关信息，生成式模型（如 GPT-4）使用这些信息来生成最终的答案或内容。
生成模型会将检索到的文本与用户的原始查询结合，生成更具信息量和准确性的输出。
RAG 的优势
RAG 的结合检索与生成的特点，使得它在以下几个方面具有明显优势：
减少生成模型的幻觉（hallucination）：
传统的生成式模型在没有外部信息的支持下可能会生成虚假或不准确的答案。RAG 通过引入检索步骤，确保生成的内容是基于现实中的信息来源，提高了结果的准确性。扩展模型知识：
生成式模型通常只依赖于训练时的数据，但通过 RAG，模型可以动态地从外部知识库中检索更新的信息，避免了过时或不完整的知识。提高效率：
由于检索步骤是通过外部资源完成的，生成模型只需要在相关信息的基础上生成输出，从而减少了需要处理的信息量，提高了生成效率。
RAG 的工作流程
RAG 系统的工作流程可以通过以下几个步骤来描述：
查询用户输入：
- 用户提出问题或请求。
信息检索（Retrieval）：
- 通过将用户的输入转化为 embedding（例如通过文本编码模型），从外部知识库中检索相关文档或信息。
信息过滤与排序：
- 检索到的信息会根据与用户查询的相关性进行排序，并过滤掉不相关的内容。
生成模型（Generation）：
- 将检索到的信息与用户的查询结合，送入生成式模型（如 GPT-4、T5）中，生成准确的响应。
返回答案：
- 最终的生成文本作为回答返回给用户。
RAG 在 iOS 开发中的应用
在 iOS 开发中，RAG 主要用于构建智能助手、问答系统、文档检索系统等应用。它能够结合本地嵌入（embedding）与云端大模型，提供快速、准确的信息检索与生成。
示例：在 iOS 中实现 RAG
假设你正在开发一个 RAG-based 文档检索助手，流程如下：
文档处理：
- 将大量文档（如 PDF、Word 文件）转换成文本，并通过嵌入技术（如 sentence-transformer）将文档转换为向量表示。
查询处理：
- 用户提出查询，系统将查询也转化为 embedding，并通过相似度计算在本地数据库中进行检索。
信息检索：
- 系统从本地数据库中检索出与用户查询最相关的文档段落。
生成回答：
- 将检索到的相关段落与用户查询一起传递给大模型（如 Qwen、GLM），生成最终的回答。
输出答案：
- 返回生成的答案，用户可以得到基于检索和生成结合的高质量回答。
应用场景：
智能客服助手： 根据用户的提问，结合历史对话和知识库内容，生成准确的服务回复。
智能文档助手： 在文档中检索相关信息，并生成精确的答复或摘要。
知识库查询系统： 通过检索外部知识库的信息并生成相关回答，帮助用户获取所需的知识。