LLM-RAG是什么

LLM-RAG是“Large Language Model with Retrieval Augmentation”（大型语言模型与检索增强）的缩写。这是一种结合了大型预训练语言模型（如通义千问）和基于检索的方法的技术。在传统的语言模型中，模型完全依赖于其自身的知识库来生成响应。而LLM-RAG则增强了这种能力，它会在生成文本之前从外部知识源（比如文本数据库或网络上的信息）检索相关信息，然后结合模型自身的理解进行生成，从而提供更准确、丰富的答案。

这种方法利用了外部信息的丰富性和模型生成的灵活性，使得AI系统能够处理更复杂的查询，并在需要时提供详细的支持。然而，由于涉及外部数据的检索，隐私和版权问题是需要注意的。

相关问题

RAG与LLM的融合

RAG（Retrieval-Augmented Generation）模型和大型语言模型（LLMs）的融合通常涉及到一种混合式的自然语言处理策略，其中RAG模型结合了检索（retrieval）和生成（generation）两个步骤来增强语言理解能力。

RAG模型的基本思想是利用预训练的索引器检索相关信息来辅助生成过程。当接收到一个问题时，它不仅会生成可能的回答，还会从预先构建的知识库中搜索最相关的文档片段作为上下文输入到生成器中。这样可以提高生成的准确性和多样性。

与LLMs（如GPT-3或通义千问）的融合通常是这样的：
1. **检索阶段**：RAG使用预训练的搜索引擎找到与查询相关的文本片段。
2. **融合阶段**：这些片段与LLM生成器的输出结合起来，形成最终的回答。这可能是通过在LLM的响应中插入检索信息，或者让LLM基于检索结果生成更精确的答案。
3. **生成阶段**：LLM基于整体上下文（包括检索的片段）生成最终的回复。

这种融合的优势在于利用了大模型的创造力，同时也增加了知识支持，使得模型能给出更加丰富和有依据的答案。