RAG模型的开源工具与资源：快速搭建自己的知识检索增强系统_开源rag

1. 背景介绍

1.1 什么是知识检索增强系统

知识检索增强系统（Knowledge Retrieval Augmented System）是一种结合了知识检索和自然语言处理技术的智能系统，旨在帮助用户快速、准确地获取所需信息。这类系统在搜索引擎、问答系统、智能助手等领域有着广泛的应用。

1.2 RAG模型的出现

随着深度学习技术的发展，越来越多的研究者开始关注如何利用大规模预训练模型（如BERT、GPT等）来提升知识检索增强系统的性能。RAG（Retrieval-Augmented Generation）模型正是这样一种新型的知识检索增强模型，它将知识检索与生成式预训练模型相结合，以提供更准确、更自然的回答。

2. 核心概念与联系

2.1 RAG模型的组成

RAG模型主要由两部分组成：知识检索器（Retriever）和生成器（Generator）。知识检索器负责从大规模知识库中检索与输入问题相关的文档，生成器则根据检索到的文档生成回答。

2.2 RAG模型的类型

根据知识检索器和生成器的不同组合方式，RAG模型可以分为两种类型：RAG-Token和RAG-Sequence。RAG-Token模型将检索到的文档与输入问题拼接在一起，作为生成器的输入；而RAG-Sequence模型则将检索到的文档逐个输入生成器，生成器根据每个文档生成一个回答，最后将这些回答合并成最终的回答。

3. 核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型