一、什么是检索增强生成

        检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）由Facebook AI Research（FAIR）团队于2020年首次提出，这是一种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相关信息，并将其作为提示（Prompt）输入给大型语言模型（LLM），以增强模型处理知识密集型任务的能力，如问答、文本摘要、内容生成等。RAG技术的优势在于它能够提供更加准确、丰富且符合用户需求的文本内容。它允许开发人员为生成模型提供最新的研究、统计数据或新闻，从而保持信息的时效性和相关性，缓解知识截止问题（模型的知识仅限于训练时的数据）和模型幻觉（模型生成不准确或虚假的信息）。

二、RAG的流程

        RAG的工作流程通常包括以下几个步骤：

        1、检索（Retrieval）：根据用户的查询，从预先构建的知识库中检索出相关的信息。这些信息通常被转换成向量形式存储在数据库中，通过计算查询与数据库中向量的相似度来检索最相关的信息。

        2、增强（Augmentation）：将检索到的信息与原始查询结合起来，形成增强的提示词，这个增强的提示词包含了查询的上下文信息。

        3、生成（Generation）：利用增强的提示词作为输入，大语言模型生成回答或完成特定的语言任务。

三、如何应用RAG

1、Kimi等智能助手

        最直接可以体验RAG优势的就是Kimi智能助手了（也有一些其他的智能助手支持联网），它支持可调节的网络访问，你可以选择让Kimi联网或者不联网响应你的需求，只需要在对话框的左下角点击按钮即可。联网模式下，对于有的需求，Kimi会自动联网搜索并生成回复，而有的需求并不会这样，这取决于上下文以及Kimi的判断逻辑。不过，当你需要它搜索的时候，可以尝试在提示词中强制它联网搜索（虽然有时候会失败）：

2、LangChain

        LangChain 是一个开源框架，用于构建由大型语言模型（LLM）驱动的应用程序。它通过提供工具和抽象，使开发人员能够将语言模型与外部数据源连接，这相当于给LLM配备了一个小型的专属数据库，它可以随时检索数据库中的知识来回答你的问题。LangChain 的工作流程通常包括以下步骤：

• 用户提出问题。

• 问题被转换成向量表示，用于在向量数据库中进行相似性搜索。

• 从向量数据库中提取相关信息块，并将其输入给语言模型。

• 语言模型生成答案或执行操作。

四、总结

        检索增强生成的概念很简单，复杂的是如何实现检索增强生成的这个流程。目前网上诸多跟LangChain类似的开源解决方案，但其中还有很多细节值得关注。例如，如何最大化压缩存储空间，如何提高检索速度，如何让大模型更好地应用检索到的知识或者信息等等，这些我们后面再逐一探究。