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23 检索增强生成技术
rag（retrieval-augnted neration）技术是一种结合了信息检索（retrieval）和文本生
成（neration）的自然语言处理（nlp）方法。核心思想是将传统的检索技术与现代的自然语言
生成技术相结合，以提高文本生成的准确性和相关性。它旨在通过从外部知识库中检索相关信息来
辅助大型语言模型（如 gpt 系列）生成更准确、可靠的回答。
在 rag 技术中，整个过程主要分为三个步骤如图 22 所示：索引（ dexg）、检索
（retrieval）和生成（neration）。首先，索引步骤是将大量的文档或数据集合进行预处理，将
其分割成较小的块（chunk）并进行编码，然后存储在向量数据库中。这个过程的关键在于将非结
构化的文本数据转化为结构化的向量表示，以便于后续的检索和生成步骤。接下来是检索步骤，它
根据输入的查询或问题，从向量数据库中检索出与查询最相关的前 k 个 chunk。这一步依赖于高效
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