2023检索增强生成技术（RAG）研究进展_rag检索增强现状

一、前言

在过去的一两年里，人工智能领域目睹了检索增强生成技术（RAG）的迅猛发展，这种技术结合了强大的语言模型与信息检索系统，以期在复杂的问题解决和信息处理任务中提供更加精确和深入的答案。正是这种对前沿科技的不懈追求，推动了RAG技术在2023年成为研究的热点。

随着大模型的不断进化，它们在各种任务中的表现已经达到了令人瞩目的水平。然而，无论模型的规模如何增长，它们仍受限于训练数据的质量和范围。RAG技术的出现，正是为了解决这一瓶颈。通过将动态检索过程与生成过程结合，RAG允许模型在生成响应之前，先从一个更广泛、更新的知识源中获取信息。这不仅提升了模型的表现，也极大扩展了其应用范围。

诸如 LangChain 和 LlamaIndex 等工具和框架投入了大量资源来研究和实现RAG技术。它们通过提供高效的检索策略和优化的生成方法，使得RAG不仅在学术界受到青睐，在工业界也逐渐展示出其巨大潜力。尤其是 LlamaIndex 从其官方发布的信息可以了解到2023年其在RAG领域做了不少的研究和探索，且取得了一定的成果。

然而，随着大模型本身的持续进步，一些人开始质疑RAG技术未来的地位。他们认为，如果大模型能够内化足够多的信息并提高内部处理复杂性，那么外部检索可能就不再必要。表面上看这种观点有其合理之处，但它忽视了一个关键因素：知识的动态性。世界在不断变化，信息也在持续更新。RAG技术通过实时检索最新信息保持了模型的时效性和准确性，这是单纯依靠预训练大模型难以实现的。

与传统检索相比，当前 RAG 系统最显著的不同之处在于其组件的灵活性和模块化设计。人们正不断以新颖和创造性的方式将大语言模型与检索结合起来，从而从数据中挖掘出更深层次的洞见。

未来，我们可以预见大模型和RAG技术将会共同进步，并可能融合发展。大模型可能会内置更加高效的检索机制，而RAG技术也会不断优化，使得检索过程更加精准、生成过程更加自然。在某些特定领域，大模型可能会逐渐减少对外部检索的依赖；但在需要处理最新信息或特定领域知识的任务中，RAG仍将是不可或缺的。预计2024年大模型将逐渐会在多模态领域进行深入的研究和突破。

由 Gao 等人撰写的论文《大语言模型的检索增强生成：一项调查》（Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey）对所有 RAG 研究进行了分类，分为三大类：1) 预训练模型（例如 RETRO），2) 微调加上 RAG（例如 RA-DIT），以及 3) 推理模式中的 RAG（例如 DSP）。 这项调查应该算是目前看到的最全面的研究概览 - 它覆盖了超过 100 篇论文、博客文章和项目，贯穿 RAG 流程的每一个环节： ✅ 检索（数据块分割，查询重写，结果重排，嵌入向量微调） ✅ 生成（文本压缩，内容总结，大语言模型微调） ✅ 能够交织检索与生成的能力（路由选择，HyDE 技术，AI 智能体）

二、什么是 RAG？

大语言模型（Large Language Models，LLMs）已经成为我们生活和工作中不可或缺的一部分，它们以惊人的多功能性和智能，转变了我们与信息的互动方式。

然而，尽管拥有令人瞩目的能力，这些模型仍存在缺陷。它们可能产生误导性的“幻觉”（hallucinations），依赖潜在的过时信息，处理特定知识时效率不高，专业领域的深度不够，推理能力也有所欠缺。

在真实世界的应用中，数据需要持续更新以反映最新进展，并且生成的内容必须是透明并可追溯的，这对于管理成本和保护数据隐私至关重要。因此，仅依赖这些“黑盒子”模型是不够的；我们需要更精细的解决方案来满足这些复杂的需求。

在这种背景下，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）作为人工智能时代的一项创新趋势，正在受到广泛关注。

RAG 在问答应用中的一个典型例子是（比如向 ChatGPT 询问关于 OpenAI CEO SAM Altman 被解雇和重新聘用的情况。

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