使用检索增强生成技术增强大型语言模型。

在我们以前的博客中，我们讨论了如何利用大型语言模型（LLMs）来处理各种用例。我们还深入探讨了如何利用LLMs进行基于上下文的问答。这涉及查找上下文信息并将其作为LLM提示的一部分发送以生成最终答案。这种方法称为检索增强生成（RAG）。

检索增强生成（RAG）是一种生成文本的方法，它将检索组件与生成组件相结合。检索组件从外部知识库（如Vector数据库，维基百科等）检索相关文档，生成组件然后使用这些文档生成文本。

LLM的约束是它们的信息容量受其训练数据的限制。这种信息容量被称为模型的参数记忆。然而，RAG通过引入外部信息源的概念来解决这个问题。这使我们能够从外部源存储和检索相关信息，扩展LLM的知识库。这被称为模型的非参数记忆。这种检索增强方法使LLM能够访问更广泛的知识库，并生成更具上下文感知性和准确性的响应。

在这篇博客中，我们将进一步探讨RAG的概念、在大型语言模型中的实现及其好处。我们还将介绍不同的RAG方法及其在问题陈述中的适用性。