news 2026/5/30 17:37:59

2.4 RAG检索增强生成:让你的大模型拥有外部知识库

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张小明

前端开发工程师

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2.4 RAG检索增强生成:让你的大模型拥有外部知识库

2.4 RAG检索增强生成:让你的大模型拥有外部知识库

引言

在前面的课程中,我们学习了Transformer架构、预训练模型家族以及LoRA等参数高效微调技术。然而,即使是最先进的大语言模型也存在一个重要局限:它们只能利用训练时学到的知识,无法访问训练完成后的新信息。

RAG(Retrieval-Augmented Generation)技术应运而生,它通过将检索系统与生成模型相结合,使大模型能够访问外部知识库,从而生成更准确、更及时的内容。在本节中,我们将深入解析RAG的技术原理、实现方法和实际应用。

RAG技术背景

大语言模型的局限性

尽管大语言模型在各种任务上表现出色,但它们存在以下局限:

  1. 知识截止时间:只能访问训练时的数据
  2. 幻觉问题:可能生成不真实或不准确的信息
  3. 领域专精不足:难以深入特定领域的专业知识
  4. 实时信息缺失:无法获取最新的动态信息
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