擷取擴增產生/檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）是一種結合檢索和生成技術的混合模型，用於改善文本生成任務的性能。這種方法能夠在生成文本時引入外部知識，從而生成更準確和上下文相關的內容。以下是對 RAG 的詳細介紹：

RAG 的工作原理

1. 檢索階段：

   • 查詢生成：首先，根據輸入文本（例如用戶查詢或初始上下文），生成一個查詢。
   • 文件檢索：使用查詢從大型文件庫或知識庫中檢索相關文件。這可以使用傳統的資訊檢索技術（如 TF-IDF、BM25）或先進的檢索模型（如 Dense Passage Retrieval, DPR）。

2. 生成階段：

   • 資訊整合：將檢索到的相關文件與原始輸入結合，作為生成模型的上下文。
   • 文本生成：生成模型（如 GPT 或 BERT 變體）基於這些整合的上下文生成回應或文本。

RAG 的優點

1. 上下文豐富性：

   • 由於引入了外部文件，生成模型在生成回應時能夠參考更多的背景資訊，從而提高生成文本的品質和準確性。

2. 動態知識更新：

   • 通過檢索最新的文件，模型能夠利用最新的資訊，而不需要重新訓練模型來更新知識。

3. 知識擴展：

   • 模型不再僅僅依賴於訓練數據中的資訊，而是可以動態地檢索和使用更多外部知識，適應更廣泛的應用場景。

RAG 的應用

1. 問答系統：

   • 例如，對於複雜或需要最新資訊的問答，RAG 可以檢索相關資料並生成詳細回答。

2. 對話系統：

   • 在聊天機器人中使用 RAG 可以提高對話的連貫性和資訊量，提供更有意義和上下文相關的回應。

3. 內容生成：

   • 用於撰寫技術文文件、新聞報導或產品描述時，RAG 可以檢索相關背景資料並生成高品質的文本。

4. 文本摘要：

   • 將長文件或多個文建的核心資訊檢索出來，並生成簡潔的摘要。

RAG 的挑戰

1. 檢索品質：

   • 檢索階段的品質直接影響生成結果，檢索到的文件需要高度相關且準確。

2. 整合策略：

   • 如何有效地將檢索到的文件與原始上下文整合，是一個技術挑戰。

3. 計算資源：

   • 檢索和生成過程需要大量的計算資源，尤其是在處理大規模文件庫時。

總結

擷取擴增產生/檢索增強生成（RAG）是一種創新的文本生成方法，結合了檢索和生成技術的優點，能夠在許多應用場景中提供更準確和上下文相關的文本生成。儘管面臨一些挑戰，但隨著技術的不斷發展，RAG 在自然語言處理領域展示了廣闊的應用前景。

Doc

1. 什麼是 Retrieval-Augmented Generation (RAG)？
2. RAG 檢索增強生成— 讓大型語言模型更聰明的秘密武器
3. 什麼是 RAG？
4. 什麼是檢索增強生成？
5. 在 Azure AI 搜尋中擷取擴增產生 (RAG)

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