23检索增强生成技术
rag（retrieva1-augntedneration）技术是一种结合了信息检索（retrieva1）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
（retrieva1）和生成（neration）。
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（k）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k。
这一步依赖于高效
的语义相似度计算方法，以确保检索到的k与查询具有高度的相关性。
最后是生成步骤，它将
原始查询和检索到的sforr模型（如gpt或bert）中，生成最
终的答案或文本。
这个模型结合了原始查询的语义信息和检索到的相关上下文，以生成准确、连贯
且相关的文本。
rag的概念和初步实现是由dou91apatrickle91aperez等人在2o2o年次
提出的。
他们在论文《retrieva1-augntednerationforkno911ed-tensiven1ptasks》
中详细介绍了rag的原理和应用，随后谷歌等搜索引擎公司已经开始探索如何将rag技术应用到搜
索结果的生成中，以提高搜索结果的准确性和相关性。
在医疗领域，rag技术可以帮助医生快检
索医学知识，生成准确的诊断建议和治疗方案。
24文本相似度计算
文本相似度计算是自然语言处理（nlp）领域的一个重要研究方向，它旨在衡量两个或多个文
本之间的相似程度。
文本相似度计算的原理基于两个主要概念：共性和差异。
共性指的是两个文本
之间共同拥有的信息或特征，而差异则是指它们之间的不同之处。
