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RAG与知识库解析
2025/06/30·StepFun can make mistakes, check important info.
RAG和知识库，怎么理解

RAG（Retrieval-Augmented Generation）和知识库是两个在自然语言处理和信息检索领域中的重要概念。

RAG（Retrieval-Augmented Generation）

RAG 是一种结合了检索和生成的模型架构，旨在通过从外部知识源中检索相关信息来增强生成模型的能力。

RAG的工作原理

  1. 检索阶段：

    • 当给定一个输入查询时，RAG模型首先从一个大规模的知识库或文档集合中检索出与查询相关的文档或段落。
    • 这一步通常使用信息检索技术，如BM25、向量相似度搜索等。

  2. 生成阶段：

    • 在检索到相关文档后，RAG模型将这些文档与输入查询一起作为上下文，输入到一个生成模型（如Transformer）中。
    • 生成模型根据上下文生成最终的回答或输出。

RAG的优势

  1. 信息丰富性：

    • 通过从外部知识库中检索相关信息，RAG模型能够提供更丰富、更准确的回答。

  2. 可解释性：

    • 由于RAG模型在生成回答时依赖于检索到的文档，因此可以更容易地解释生成结果的来源和依据。

  3. 灵活性：

    • RAG模型可以适用于各种不同的任务，如问答、摘要生成、对话系统等。

知识库

知识库 是一个结构化或非结构化的信息集合，用于存储和管理与特定领域或主题相关的知识。

知识库的类型

  1. 结构化知识库：

    • 以表格、数据库等形式存储的知识库，其中的知识以明确的结构进行组织和管理。
    • 例如，维基百科的数据库、企业内部的CRM系统等。

  2. 非结构化知识库：

    • 以文本、图像、音频等形式存储的知识库，其中的知识没有明确的结构。
    • 例如，大规模的文档集合、网页内容等。

知识库的作用

  1. 信息存储：

    • 知识库用于存储和管理与特定领域或主题相关的知识，以便在需要时进行检索和使用。

  2. 信息检索：

    • 通过使用信息检索技术，可以从知识库中快速找到与查询相关的信息。

  3. 决策支持：

    • 知识库可以为决策过程提供支持，通过提供相关知识和背景信息来帮助决策者做出更明智的决策。

RAG与知识库的关系

RAG模型依赖于知识库来提供生成回答所需的相关信息。具体来说：

  1. RAG使用知识库进行检索：

    • RAG模型在检索阶段从知识库中检索与输入查询相关的文档或段落。
    • 知识库的质量和规模直接影响到RAG模型的性能和效果。

  2. 知识库为RAG提供上下文：

    • 检索到的文档作为上下文输入到生成模型中，帮助生成模型生成更准确、更丰富的回答。

  3. RAG增强知识库的利用：

    • 通过结合检索和生成，RAG模型能够更有效地利用知识库中的信息，提高知识库的价值和利用率。

总结

RAG是一种结合了检索和生成的模型架构，通过从外部知识库中检索相关信息来增强生成模型的能力。知识库是一个结构化或非结构化的信息集合，用于存储和管理与特定领域或主题相关的知识。RAG模型依赖于知识库来提供生成回答所需的相关信息，而知识库的质量和规模直接影响到RAG模型的性能和效果。两者的结合能够实现更丰富、更准确的信息生成和利用。