本部分將深入探討RAG（Retrieval Augmented Generation，檢索增強(qiáng)生成）的基本原理和實(shí)踐方法。RAG是一種結(jié)合了大型預(yù)訓(xùn)練語言模型與知識(shí)檢索技術(shù)的新型生成模型，為應(yīng)對大模型應(yīng)用開發(fā)中的諸多挑戰(zhàn)提供了新的思路。首先，通過對比RAG與傳統(tǒng)模型微調(diào)方法，揭示RAG所帶來的范式改變，并詳細(xì)分析其在大模型的知識(shí)更新、生成結(jié)果的不可解釋性、數(shù)據(jù)泄露和訓(xùn)練成本等方面的優(yōu)勢。同時(shí)，還將介紹RAG的工作流程，包括數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)召回和答案生成等環(huán)節(jié)，以及RAG在各類使用場景下的表現(xiàn)。

在接下來的章節(jié)中，將介紹Transformer、自動(dòng)編碼器和自回歸模型等語言模型。接著，將重點(diǎn)討論文本召回模型的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)，包括稠密向量檢索模型（如SimCSE、SBERT等）以及稀疏向量檢索模型（如TF-IDF、BM25等），此外，我們還將探討重排序模型在RAG中的作用。通過本部分內(nèi)容的學(xué)習(xí)，讀者將全面了解RAG的理論基礎(chǔ)和實(shí)踐方法，為后續(xù)深入研究和應(yīng)用RAG奠定堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。