什麼是檢索增強生成 (RAG)

檢索增強生成 (RAG) 是一種結合了檢索和生成技術的模型，廣泛應用於自然語言處理 (NLP) 領域。

RAG 的核心思想是通過檢索相關信息來增強生成模型的能力，從而提高生成文本的相關性和準確性。RAG 通常的運作方式是先從一個知識庫中檢索相關的文本片段，然後將這些片段作為上下文輸入到生成模型中。

這種方法使得模型不僅依賴於其內在的知識，還可以利用外部信息源來增強其輸出的質量。RAG 的一個典型場景是問答系統，在這種場景中，模型可以根據用戶的問題從數據庫中檢索信息，並生成更具信息性的答案。

未來，RAG 的發展潛力巨大。隨著知識庫的不斷擴大和更新，RAG 模型將能夠更好地處理複雜的問題，提供更精確的答案。此外，RAG 還可以應用於許多其他領域，例如內容生成、對話系統等。

然而，RAG 也面臨一些挑戰。例如，如何高效地檢索相關信息、如何處理檢索到的信息以及如何保持生成內容的連貫性和一致性都是值得研究的問題。儘管如此，RAG 模型的優點顯而易見，它能夠結合檢索和生成的優勢，從而顯著提升自然語言處理任務的表現。