检索增强生成（Retrieval Augmented Generation，简称RAG）结合了生成模型和检索模型，用于知识密集型任务。它通过在响应生成过程中从外部数据源提供最新信息和特定领域的数据，改善了生成式人工智能应用，减少了幻觉现象的风险，并显著提高了性能和准确性。
构建一个RAG系统可以在不需要技术专家训练模型的情况下，实现成本和数据的高效利用，同时保持上述提到的其他优势。值得注意的是，我们仍然可以微调嵌入模型或生成模型，以进一步提高RAG解决方案的质量。
RAG的主要应用场景包括：1. 问答系统：RAG可以通过检索大量文档来寻找问题的答案，然后生成具体、准确的回答。
2. 对话系统：在聊天机器人等对话系统中，RAG能够提供更丰富、准确的背景信息，使得对话更加自然和有趣。
3. 内容生成：如自动写作、文章摘要等，RAG可以检索相关信息并结合生成模型创造出新的内容。
4. 知识图谱的增强：RAG可以用于自动填充和更新知识图谱中的信息，提高知识图谱的质量和覆盖度。
5. 个性化推荐：在推荐系统中，RAG可以帮助理解用户的兴趣和需求，提供更个性化的内容推荐。
6. 翻译和语言理解：RAG可以提供额外的上下文信息，帮助改善机器翻译的准确性和语言理解的深度。
7. 教育和学习辅助：在教育应用中，RAG能够提供定制化的学习材料和解释，帮助学生更好地理解复杂概念。
RAG通过结合检索和生成的能力，大大拓宽了人工智能在处理复杂语言任务中的应用范围。
