RAG，全称为“Retrieval-Augmented Generation”，是一种结合信息检索和生成式模型的方法。它主要用于提高生成式模型（如GPT、BERT等）的准确性和实用性，特别是在需要从大规模知识库或文档中提取相关信息的任务中。
RAG的工作原理：
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信息检索（Retrieval）：首先，从一个预定义的知识库或文档集合中检索与输入查询（或上下文）相关的信息。这通常通过向量检索技术（如使用BERT等模型生成的嵌入）来实现。
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生成式模型（Generation）：然后，将检索到的信息作为额外的上下文输入到生成式模型中，以生成最终的输出。这种方式增强了生成模型对事实的准确性，因为它能够引用具体的、相关的文本内容。
RAG的应用场景：
- 问答系统：例如，基于RAG的问答系统可以在生成答案之前先检索相关文档片段，从而提高答案的准确性和相关性。
- 对话系统：在对话系统中，RAG可以帮助系统更好地理解和回应复杂的问题，尤其是需要引用外部信息的场景。
- 内容生成：RAG可以用于生成基于特定主题的内容，确保生成的内容与检索到的资料一致。