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RAG基本工作原理介绍
charmjs5
2025-03-07 16:40:20
课时名称
课时知识点
RAG基本工作原理介绍
通过一张流程图讲透为什么要用RAG，以及RAG的工作原理
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RAG基本工作原理介绍
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一文全解
RAG
(检索增强生成) ，概念理论
介绍
_
rag
技术原理
RAG
应用普及促进
RAG
技术不断演进，衍生出多个变体和优化方案，如Graph
RAG
、MultiHop-
RAG
(多跳
RAG
）、HyDE和
RAG
Fusion等就是目前市场中主流的几个
RAG
家族成员，这些
RAG
技术优化路线各有侧重，适用于不同的应用场景。本文将系统梳理
RAG
家族的发展脉络，深入剖析各版本的核心原理、技术架构及实际应用，帮助用户全面理解
RAG
生态体系与应用范式。在
介绍
RAG
家族其它成员前，我们首先还是回顾一下
RAG
的
基本
概念，同时也了解一下传统
RAG
的局限性。传统
RAG
及其局限性。
一文带你了解
RAG
核心原理！
看完本篇分享的每个步骤大家再返回文章开头看
RAG
全貌是不是清晰很多。
RAG
系统通过数据准备数据检索和LLM生成三个核心环节把外部知识和大语言模型能力完美结合，使得用户能够收获更专业更准确的知识（从文档中获取的内容尽量避免大模型幻觉）。
RAG
系统因其知识随时更新，回答检索靠谱被广泛应用于智能客服、学习助手等领域。作为
RAG
系统的使用者甚至开发者，我们只有了解
RAG
系统的核心原理，才能找准
RAG
系统提升优化的思路，让
RAG
系统变得更加高效可靠。
RAG
的原理是什么？
2、生成（Generation）：
RAG
也包含一个生成器，通常是一个预训练的语言模型，例如GPT（Generative Pre-trained Transformer）。生成器通常会在检索到的信息的基础上进行细化和扩展，以生成更准确、更丰富的文本。
RAG
（Retrieval-Augmented Generation）是一种深度学习模型，结合了检索和生成两种方法，用于生成自然语言文本。通过将检索和生成结合起来，
RAG
模型可以在生成文本时更好地利用外部知识和信息，从而产生更准确、更丰富的结果。
一文揭开
RAG
的核心原理！
今天，我们不仅要揭开
RAG
的核心原理，还要深入解析其中一个关键但常被忽视的环节——分块策略。毕竟，AI要想回答得好，喂它的信息得先切得合适，而这一点，远比想象中更讲究。
一文读懂
RAG
工作原理
：11张图解透检索增强生成全流程
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工作原理
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