什么是RAG
RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是结合了信息检索技术与语言生成模型的人工智能技术。它通过从外部知识库中检索信息，并作为提示输入给大型语言模型，增强模型处理知识密集型任务的能力。RAG模型由Facebook AI Research团队于2020年首次提出，并迅速成为大模型应用中的热门方案。RAG通过模型优势，显著提高生成文本的质量和准确性，为知识密集型任务提供了强有力的支持。
RAG 工作原理
1 Indexing 即怎么更好地把知识存起来。
2 Retrieval 即怎么在大量的知识中，找到一小部分有用的，给到模型参考。
3 Generation 即怎么结合用户的提问和检索到的知识，让模型生成有用的答案。
RAG 应用领域
- 问答系统：通过检索相关知识库，为用户提供准确、详细的答案。
- 文本摘要：根据文章的主要内容，生成简洁、全面的摘要。
- 对话系统：在对话过程中引入外部知识，使对话更加自然、流畅。
- 知识图谱：通过检索和生成技术，构建丰富、准确的知识图谱。
- 创作辅助：自动生成文章、报告或博客内容的草稿，帮助作者快速启动创作过程。
- 代码辅助：帮助开发者通过自然语言描述生成代码片段，或提供代码补全和优化建议。
RAG 引擎
- RAGFlow 采用OCR和深度文档理解的新一代开源RAG 引擎，针对复杂格式数据提供问答以及有理有据的引用。
- Qanything 致力于支持任意格式文件或数据库的本地知识库问答系统。
- FastGPT 基于 LLM 大语言模型的开源知识库问答系统，提供开箱即用的数据处理、模型调用等能力。同时可以通过 Flow 可视化进行工作流编排，从而实现复杂的问答场景。
- Dify 开源的大语言模型 (LLM) 应用开发平台。融合了后端即服务 (Backend as Service) 和 LLMOps 的理念，使开发者可以快速搭建生产级的生成式 AI 应用。