闲来无事，我测了测国产大模型的RAG能力

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文章摘要

近期，AI领域中的推理模型备受关注，尤其是在中文互联网、企业服务、政务医疗等场景中，大模型与搜索的联合优化成为提升系统实际效能的关键。在国产大模型中，文心一言4.0 Turbo在实际搜索表现中最为出色，能够为用户提供精准的个性化服务。该模型在用户意图理解、事实性/时效性、专业性/丰富性等方面表现优异，尤其在RAG（Retrieval-Augmented Generation）检索增强生成方面的能力突出。

RAG概念最早于2020年提出，融合了LLM和信息检索的能力，通过检索技术获取外部知识，再通过大模型生成高质量内容，弥补两者的短板。这一方法能显著提升输出的质量和准确性，缓解大模型的“幻觉”问题，并解决回答中缺乏透明度的问题。百度的检索增强技术深度融合大模型能力和搜索系统，构建了“理解-检索-生成”的协同优化技术，提升了大模型技术及应用的效果。

在2024百度世界大会上，李彦宏表示，RAG已从百度特色逐渐成为行业共识。过去两年，RAG为大模型领域带来了翻天覆地的变化，使LLM真正走向实际场景落地。百度的技术优势与积累在数据方面尤为突出，其搜索业务覆盖海量中文数据，成为中文语言处理领域不可替代的优势。百度的知识库不断进化，确保数据的时效性和准确性。凭借独特技术积累和生态优势，百度正通过RAG构建连接技术与场景的桥梁，在AI原生搜索时代掌握智能的制高点。