什么是 RAG？

检索增强生成（RAG）结合信息检索和语言生成，以生成更准确、更具上下文感知能力的响应。它包含两个组件：检索器，用于搜索数据库以查找相关信息；生成器，根据检索到的数据构建响应。实现RAG涉及使用检索模型（例如嵌入和向量搜索）以及生成式语言模型（如GPT）。该过程始于将查询转换为嵌入，从向量数据库中检索相关文档，并将它们输入到语言模型中，然后生成连贯、信息丰富的响应。这种方法使输出基于真实世界数据，从而获得更可靠和详细的答案。