2.4 RAG检索增强生成：让你的大模型拥有外部知识库

2.4 RAG检索增强生成：让你的大模型拥有外部知识库

引言

在前面的课程中，我们学习了Transformer架构、预训练模型家族以及LoRA等参数高效微调技术。然而，即使是最先进的大语言模型也存在一个重要局限：它们只能利用训练时学到的知识，无法访问训练完成后的新信息。

RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术应运而生，它通过将检索系统与生成模型相结合，使大模型能够访问外部知识库，从而生成更准确、更及时的内容。在本节中，我们将深入解析RAG的技术原理、实现方法和实际应用。

RAG技术背景

大语言模型的局限性

尽管大语言模型在各种任务上表现出色，但它们存在以下局限：

1. 知识截止时间：只能访问训练时的数据
2. 幻觉问题：可能生成不真实或不准确的信息
3. 领域专精不足：难以深入特定领域的专业知识
4. 实时信息缺失：无法获取最新的动态信息