4W字RAG技术总结和串讲

摘要

文章由李rumor撰写，旨在为大家提供一个关于RAG技术的全面性总结和串讲。RAG是一种结合检索模型和生成模型的技术，通过从大量文档中检索相关信息，然后利用这些信息来提高生成内容的质量和相关性。作者在文章中首先介绍了RAG的基本概念，并提到了RAG技术的起源可以追溯到2020年。接着，作者从基础RAG到高级RAG的技术拓展进行了阐述，包括索引、向量模型优化和检索后处理等方面的优化。在调优方案方面，作者分别从学术界和工业界的角度出发，提供了详细的调优策略和思路。此外，文章还讨论了RAG的效果评估方法，以及如何在不同场景下选择和权衡RAG方案。最后，作者对RAG技术的未来进行了展望，强调了RAG在知识依赖问题解决中的重要性，并回应了社区中关于RAG是否会消亡的问题。

观点

• RAG技术的核心在于结合检索模型和生成模型，以提高生成内容的质量和相关性。
• 技术拓展：RAG技术从基础到高级，涉及到索引、向量模型优化、检索后处理等多个方面的优化。
• 调优方案：学术界和工业界在调优RAG时有不同的倾向性和策略，学术界更注重理论和整体性，而工业界更侧重于应用和模块化处理。
• 效果评估：RAG的效果评估应从快速验证、稳定评估和问题定位三个角度进行，以确保模型的有效性和实用性。
• 方案选择与权衡：RAG与微调的权衡取决于具体的应用场景和需求，RAG解决的是对知识的依赖问题。
• RAG的未来：RAG技术不会因为大模型Context Length的增加而消失，因为它解决的是知识依赖和更新问题，这些问题在任何模型中都存在。
• 知识依赖：无论大模型还是小模型，对于新知识的及时性和可见性都有限制，RAG通过检索外部知识来补充这一点。