大模型 知识库问答框架RAG

大模型知识库问答框架RAG是一种基于检索增强型生成（Retrieval-Augmented Generation）技术的问答系统。它结合了先进的深度学习模型和广泛的信息检索技术，旨在提供更准确、更深入的答案。该框架首先利用自然语言处理技术解析问题，然后通过关键词检索相关信息，接着对检索到的数据进行加工整合，最后借助生成模型输出回答。 RAG框架的核心内容在于它能够通过实时检索知识库或大量文档集合，获得问题答案的相关支持信息，并利用这些信息来增强模型的回答质量。它的优势在于能够处理更为复杂和广泛的问题，因为它能够借鉴和引用具体的事实性信息。此外，RAG尤其适用于知识密集型问题，如历史事实、科学解释、技术细节等。 由于其架构的灵活性和强大的检索能力，RAG框架被广泛应用于各种问答场景，例如智能助手、客户服务聊天机器人、在线教育平台等。在这些场合，RAG通常以API的形式集成到各种应用程序中，为用户提供即时、准确的信息服务。其输出文件通常为纯文本形式，虽然可以根据需要生成为各种类型，如JSON或HTML文档。 在描述RAG时，修饰语可以包括“高效精准”、“信息丰富”、“自适应学习”和“实时互动”等词汇，以强调其在动态环境中与人类进行问答的能力和其辅助决策的强大功能。