RAG简介

RAG，全称为检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation），是一种基于大语言模型的系统架构。它通过检索算法从数据源中获取信息，并利用这些信息指导大模型的生成过程，从而更准确地回答用户的问题。RAG已成为2023年最流行的基于LLM的系统架构，广泛应用于各种应用场景，如问答服务、数据交互等。
RAG通常包括两个阶段：检索上下文相关信息和使用检索到的知识指导生成过程。在检索阶段，RAG通过检索算法找到相关信息作为上下文，这些信息可以来自各种数据源，如网络搜索引擎、数据库等。在生成阶段，RAG将这些检索到的知识注入到发送给大语言模型（LLM）的提示中，以帮助LLM更好地回答用户的问题。
RAG的出现受到了许多企业和初创公司的关注。许多产品几乎完全基于RAG构建，从将网络搜索引擎与LLM相结合的问答服务到数百个与数据交互的应用程序。此外，矢量搜索领域也受到了RAG的推动而进一步提升了重要度。一些初创公司如chroma、weavaite.io和pinecone等都是建立在现有的开源搜索索引（主要是faiss和nmslib）的基础上，并添加了额外的存储空间以及一些其他工具。
基于大模型的的应用程序有许多最著名的开源库，包括LangChain、LlamaIndex、AutoGen和PromptAppGPT等。这些开源库为开发者提供了丰富的工具和资源，使他们能够更轻松地开发基于RAG的应用程序。对于LLM应用开发，可以参考一些文章和教程来进一步了解RAG的原理和应用。
总的来说，RAG是一种强大的基于大语言模型的系统架构，它通过结合检索和生成技术，能够更准确地回答用户的问题。随着人工智能技术的不断发展，RAG的应用前景将更加广泛和深入。