检索增强生成

检索增强生成（RAG）是自然语言处理领域的一项任务，它融合了检索模型和生成模型的优势。RAG通过检索系统从大规模语料库中选择相关文档或片段，再利用生成模型（通常是神经语言模型）基于这些检索到的信息生成响应。该方法提高了生成文本的准确性和连贯性，尤其适用于开放域问答、知识驱动对话和摘要生成等任务，能够有效结合外部信息，减少对记忆知识的依赖，提升基于最新或特定领域信息的响应质量。RAG系统的性能通常通过精确率、召回率、F1分数、BLEU分数和完全匹配等指标进行评估。