高级检索增强生成技术(RAG)全面指南：原理、分块、编码、索引、微调、Agent、展望

原文作者：旺知识
作者简介：AI技术最新进展、发展趋势、研发经验、从业经验
微信号：WzsMedia

关键词：RAG、LLM、Transformer、矢量化、Agent
文章摘要：

文章主要观点摘要：
– 生成模型在文本生成和文本到图像生成任务中表现出令人印象深刻的性能。
– 检索增强生成（RAG）技术旨在提供更有依据、更依赖事实的信息来帮助解决生成模型的固有缺陷。
– RAG技术包括检索上下文相关信息和使用检索到的知识指导生成过程。
– RAG是2023年最流行的基于大语言模型的系统架构。
– 分块和矢量化是RAG的基础步骤，用于将文本分割成块并将其嵌入向量中。
– 搜索索引是存储矢量化内容的关键部分，可以使用向量存储索引或层次索引来提高检索效率。
– 查询转换和查询路由是RAG中的关键技术，用于修改查询和决定下一步的操作。
– RAG中的Agent可以根据上下文和查询生成答案，并进行聊天和多文档检索。
– 响应合成器是RAG管道的最后一步，用于生成最终的答案。

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