RAG技术的三大范式和技术演进

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深入解析RAG技术如何推动大模型发展，解决信息幻觉等核心问题。

核心内容：
1. RAG技术的三大范式：基础RAG、高级RAG、模块化RAG
2. RAG核心组件：检索优化、生成、增强技术
3. RAG评估框架、未来研究方向及与大模型微调的互补性

杨芳贤

53A创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

前面的文章中，为大家介绍过大模型领域的核心技术：RAG(Retrieval-Augmented Generation)，即检索增强生成。

大模型的技术原理是不断预测下一个Token，且每一个已经生成的Token都会影响下一个Token的生成。简单来说，大模型就是一个概率预测机器，同样的Prompt会产生不同的答案，这就是所谓的信息幻觉问题。

换个容易理解的说法，针对同一个或同一组Prompt，大模型的结果不具备幂等性。

从2022年底ChatGPT横空出世以来，大模型的信息幻觉(生成错误信息)、知识过时、推理过程不透明等问题，一直困扰着业内各方技术人员，直至RAG技术出现，才算缓解了这个难题。

2023年12月18日，多位知名学者联合发表了一篇关于RAG技术的综述文章《Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey》，对RAG的三大范式演进(基础RAG、高级RAG、模块化RAG)和检索、生成与增强三大核心组件的关键技术进行了深入探讨。文中还提出了RAG的评估框架与未来研究方向，以及RAG与大模型微调、提示词工程的互补性和多模态能力扩展的潜力。

原文链接：https://arxiv.org/pdf/2312.10997

如果无法访问，可以点击这个链接：https://metaso.cn/s/LlcV6lu

下面是我翻译并总结的这篇文章的核心内容，仅供参考。

一、RAG的三大技术范式

1、基础RAG(Naive RAG) 

• 流程：索引(Indexing)→ 检索（Retrieval）→ 生成(Generation)。  
• 案例：在开放域问答中，将用户问题向量化后检索相似文档，生成答案。例如，针对“量子计算的优势是什么？”的提问，系统检索维基百科相关段落并生成回答。
• 问题：检索精度低(如召回无关内容)、生成阶段可能出现幻觉、上下文整合不充分。

2、高级RAG(Advanced RAG)  

• 预检索优化：采用滑动窗口索引、细粒度分段(如按语义拆分段落)、元数据标签(如文档来源、时间戳)提升检索质量。  
• 后检索优化：通过重排序(Re-ranking)和上下文压缩(Context Compression)筛选最相关片段。  
• 案例：医疗领域问答中，通过元数据筛选最新临床指南，确保生成答案的时效性。

3、模块化RAG(Modular RAG)

• 特点：模块化设计支持动态组合。  
• 搜索模块：支持多源检索(数据库、知识图谱、API)。  
• 记忆模块：缓存历史检索结果以加速响应。  
• 路由模块：根据任务类型选择不同检索策略。  
• 案例：客服系统中，路由模块自动判断用户意图(技术问题→检索产品文档，投诉→检索处理流程)，提升服务效率。

二、RAG的核心技术组件

1、检索优化

• 数据源选择：结构化数据(数据库表)与非结构化数据(文本、PDF)的混合使用。  
• 索引策略：层次化索引(Hierarchical Indexing)结合粗粒度与细粒度分段。
• 查询优化：使用LLMs重写用户查询(如扩展同义词)以提高检索相关性。

2、生成增强

• 上下文整合：通过“思维链”(Chain-of-Thought)将内容与LLMs内部知识结合。
• 生成控制：限制LLMs仅依赖检索内容(减少幻觉)或允许混合推理(提高创造性)。 
• 案例：金融报告中，模型仅检索的最新财报数据生成分析，避免依赖过时知识。

3、增强策略 

• 迭代检索：根据初步生成结果二次检索补充信息。  
• 自适应检索：动态调整检索范围(如扩大时间窗口或切换数据源)。  
• 案例：学术论文写作助手在生成初稿后，自动检索相关研究填补逻辑漏洞。

三、评估方法与挑战

1、评估指标

• 质量指标：上下文相关性(Context Relevance)、答案忠实性(Answer Faithfulness)、答案相关性(Answer Relevance)。  
• 能力指标：噪声鲁棒性(Noise Robustness)、反事实鲁棒性(Counterfactual Robustness)。  
• 评估工具：RAGAS(专用于RAG的评估框架)、ARES(自动化评分系统)。

2、主要挑战

• 长上下文处理：检索内容过长导致生成速度下降(需平衡检索精度与效率)。  
• 多模态扩展：图像、音频等非文本数据的检索与生成尚未成熟。  
• 生态工具链：现有工具(如LangChain)对复杂工作流支持不足。

四、未来研究方向

• 垂直优化：提升RAG在专业领域(如法律、医疗)的准确性和领域适应性。  
• 混合方法：结合RAG与微调(Fine-tuning)，例如训练专用检索器。  
• 多模态RAG：支持跨模态检索(如根据文本描述检索图像)。

五、关键术语中英对照表