rag 两重检索技术

rag（retrieval augmented generation）是一种结合检索和生成的自然语言处理技术，其中的“两重检索”指的是在生成过程中，既利用传统的基于规则的模板或者神经网络生成模型，又利用检索技术来提高生成的准确性和流畅度。

具体来说，rag技术通过先使用检索模型检索出与输入相关的文本片段，然后在这些文本片段中进行基于规则或神经网络的生成，最终输出更准确、更自然的文本结果。这种技术可以在保证生成文本准确性和流畅度的同时，大大缩短生成时间，提高模型效率。

相关问题

rag增强检索技术原理

### RAG检索增强生成原则及其工作机制

#### 检索效率与质量优化
在RAG系统中，检索过程的优化旨在提升信息获取的效率和质量。当前研究集中于融合多种搜索技术、精炼检索步骤、加入认知回溯机制、实施灵活查询策略以及利用嵌入相似度[^1]。

#### 多样化搜索技术集成
通过整合不同的搜索引擎和技术手段，可以更全面地覆盖目标文档库中的潜在匹配项。这种多样性不仅提高了查全率也增强了系统的鲁棒性。例如，在处理自然语言查询时，除了传统的关键词匹配外，还可以采用语义解析来理解用户的意图并据此调整搜索范围。

#### 认知回溯的应用
认知回溯是指当初始检索结果不理想时，能够自动分析失败原因并对后续请求做出相应修改的能力。这一特性使得即使面对复杂或模糊不清的需求也能逐步逼近最优解。具体实现上可能涉及到对历史交互记录的学习或是基于上下文感知算法动态调整权重分配等措施。

#### 查询策略灵活性
支持多样化的询问方式对于提高用户体验至关重要。无论是精确查找还是探索式浏览模式下都应该提供足够的自由度让用户表达自己的需求；同时还要具备一定的引导作用帮助那些不太清楚如何描述所求内容的人群快速定位到有用的信息资源位置。

#### 嵌入空间相似度计算
借助现代深度学习模型强大的表征能力，可以直接将文本映射成高维向量形式从而简化比较操作。特别是在跨领域关联挖掘场景里，这种方法往往能带来意想不到的效果——即不同来源但主题相近的文章会被聚集在一起形成有意义的知识簇结构。

import numpy as np
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

def calculate_embedding_similarity(embedding_matrix):
    """
    Calculate pairwise cosine similarities between document embeddings.
    
    :param embedding_matrix: A matrix where each row represents an embedded document vector.
    :return: Matrix containing the cosine similarity scores.
    """
    sim_scores = cosine_similarity(embedding_matrix)
    return sim_scores

法律大语言模型RAG知识库检索

法律大语言模型RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种结合了信息检索技术和深度学习生成技术的模型。它在处理法律问题时，首先会在其广泛的知识库中搜索相关信息，然后利用这些检索到的背景知识来生成更准确、详细的回答。这种模型的优势在于能够综合已有的法律规定、判例分析以及相关的学术资源，提高对复杂法律问题的理解能力。

举个例子，如果你问关于某个特定法规的具体应用或历史演变，RAG会先找到相关的法规文本和先前案例作为支撑，然后再生成相应的解答。不过，需要注意的是，尽管RAG在一定程度上提高了效率，但它并非完美无缺，对于过于复杂或新近出现的法律动态可能无法即时更新。