RAG（Retrieval-Augmented Generation）通过结合检索与生成技术，显著提升了模型在知识密集型任务中的表现。其关键技术可分为以下七个核心部分：1. 检索模块检索算法：稀疏检索：基于关键词匹配（如BM25，TF-IDF改进版），适用于精确匹配但缺乏语义理解。密集检索：利用预训练模型（如BERT、DPR）将文本编码为向量，通过向量相似度实现语义匹配。混合检索：结合稀疏与密集方法（如ColBERT），平衡准确性与召回率，利用上下文感知的交互计算优化结果。近似最近邻搜索（ANN）：采用FAISS、HNSW等算法加速高维向量搜索，适用于大规模数据场景。2. 检索模型训练对比学习：通过SimCSE等方法优化检索器的语义表示能力。知识蒸馏：利用教师模型指导学生模型，提升检索效率与准确性。3. 生成模块预训练语言模型：采用GPT、T5、BART等生成模型，结合检索内容生成文本。上下文整合机制：Fusion-in-Decoder（FiD）：独立编码多个检索文档，解码时融合信息，提升开放域问答效果。注意力增强：在生成过程中动态关注检索内容（如RAG-Token为每个token选择不同文档），实现细粒度信息整合。4. 检索与生成联合优化端到端训练：联合优化检索器与生成器（如REALM、MARCO），通过梯度反向传播同步更新参数。强化学习（RL）：以生成结果的质量为奖励信号，调整检索策略（如Google的ORQA），优化长期任务表现。5. 自适应检索策略动态检索：迭代式检索（如IRGR）：根据生成中间结果多次检索，补充信息。条件检索：基于生成步骤或领域需求调整查询策略。结果后处理：重排序：用BERT重排器优化结果顺序。去重：通过MMR算法平衡相关性与多样性。过滤噪声：剔除低质或无关文档。6. 数据处理与知识库构建数据预处理：分块策略：按段落或语义单元分割文本。去噪：清理低质内容。增强：添加元数据（如时间、来源）提升检索效率。索引构建与更新：增量索引：支持动态知识更新（如Elasticsearch结合FAISS）。7. 评估与调优评估指标：检索质量：准确率、召回率、MRR（平均倒数排名）。生成质量：ROUGE、BLEU、人工评估事实一致性与流畅度。调优方法：超参数优化：调整检索文档数量等参数。负采样策略：改进训练数据分布。多任务学习：联合优化检索与生成任务。高级技术与挑战多模态RAG：结合文本、图像检索与生成（如CLIP编码多模态数据）。抗噪机制：交叉验证多文档信息，减少错误依赖。效率优化：平衡检索-生成延迟，保障实时性（如预检索缓存）。典型应用案例FiD：通过独立编码多文档、解码融合，提升开放域问答效果。DPR：采用双编码器结构优化密集检索。RAG系列模型：区分RAG-Token（细粒度）与RAG-Sequence（文档级），适应不同场景需求。未来方向RAG技术正朝着多模态扩展、动态知识更新及更高效的联合训练策略发展，以进一步提升事实准确性和上下文相关性，成为大模型应用的核心技术之一。