问答及生成 RAG

RAG 概念

RAG 是 Retrieval-Augmented Generation（检索增强生成）的缩写，是人工智能和自然语言处理（NLP）领域的一种技术框架，主要用于提升生成式模型（如大语言模型）的准确性和可靠性。

1. 检索（Retrieval）
   在生成回答之前，系统会先从外部知识库（如数据库、文档或网页）中检索与输入问题相关的信息片段，确保生成内容基于最新或特定领域的权威数据。

2. 增强（Augmented）
   将检索到的信息与模型的内部知识结合，作为生成答案的上下文，弥补纯生成模型可能存在的知识过时或幻觉（编造事实）问题。

3. 生成（Generation）
   模型基于检索到的信息和自身训练数据，生成更准确、可靠的回答。

访答 RAG

目前，网上上的大模型 deepseek、qwen 等大多都只支持网络知识问答，

访答知识库 会将知识库内相似的、相关的文件内容，作为知识，传递给问答大模型 deepseek、qwen， 从而，使大模型能够跟据知识库中的知识进行问答。

并且，访答在知识库问答的基础上，还可以依据用户输入，生成相关的图片、视频、音频等

优势

• 减少幻觉：依赖外部数据源，降低模型虚构事实的概率。

• 动态更新知识：无需重新训练模型，通过更新检索库即可获取最新信息。

• 可解释性：可追溯生成答案的参考来源，增强可信度。

应用场景

• 问答系统（如客服、知识库）

• 内容创作（辅助写作、报告生成）

• 医疗、法律等专业领域咨询

示例

若用户问“最新的COVID-19治疗方案是什么？”，RAG会先检索权威医学数据库的最新研究，再生成回答，而非仅依赖模型训练时的旧数据。

简单来说，RAG 是让AI先查资料再回答的技术，结合了检索的精准性和生成的灵活性。