RAG（检索增强生成）是什么？为什么它引起了越来越多人的关注？
RAG是一种新的语言生成技术，它利用检索模型和生成模型之间的协同作用，以更高的准确性和效率生成自然语言文本。 RAG由Google研发，在自然语言处理领域里已经开始产生了广泛的应用，被认为是一个重要的技术进步。
RAG基于两个关键概念——检索和生成。检索是指从文本数据库中取出与用户输入请求最相关的信息，而生成是指将这些信息转换为自然语言文本。这两个步骤通常是分别进行的，但RAG将它们融合在一起，形成了一个协同的框架。
具体而言，RAG先使用一个检索模型，提取与用户输入请求最相关的文本片段，这些片段通常包含有用的信息和答案。然后，这些文本片段被传递给生成模型，生成模型将这些片段转换为自然语言文本输出，以回答用户请求。
相较于传统的自然语言生成技术，RAG有以下优势：
1.更高的准确性：由于RAG检索模型可精确匹配用户请求，生成模型能够更好地理解上下文，因此生成文本的准确性更高。
2.更高的效率：RAG检索模型可以快速定位到相关文本，减少了生成模型的计算量和时间，因此RAG的生成速度更快。
3.更高的灵活性：RAG的检索模型可以针对特定领域进行训练，生成模型可以根据需求进行微调和优化，因此具有更高的灵活性.
总的来说，RAG是一个卓越的技术创新，它将检索和生成两个重要的自然语言处理步骤融合在一起，提高了准确性，效率和灵活性，并为自然语言处理领域开辟了新的研究方向。
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