大模型 知识问答框架RAG

大模型知识问答框架RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种结合了检索增强与生成式模型的技术，旨在提升问答系统的准确性和泛化能力。RAG的核心是将信息检索和文本生成两个步骤相结合：首先，系统从大型数据库或文档集合中检索与问题最相关的片段；然后，结合这些片段，使用生成模型产生对问题的回答。这种方法的设计理念借鉴了人类检索信息并用语言表述答案的行为模式，特别适合处理开放式问题，能够在保证答案质量的同时，扩展问题的覆盖范围。 RAG框架通常以机器学习模型的形式实现，其文件类型常见于源代码（通常是Python）或者二进制模型文件，这部分依赖于具体的机器学习框架和系统实现。修饰语方面，RAG框架由于其高效的信息检索和高质量的回答能力，可以被称为“智能”、“高度适应性”、“数据驱动”，或者针对其性能和效果，被赞誉为“精准”、“鲁棒”和“创新”。