Retrieval-Augmented Generation（RAG）是一种结合检索和生成的技术，旨在增强语言模型的能力。

在传统的语言生成中，模型仅依赖于其预先训练的知识和参数来生成文本。然而，这种方式可能存在局限性，特别是当模型需要处理特定领域或最新的信息时。

RAG 的基本思想是在生成过程中引入检索机制，从外部知识库或文档集合中检索相关的信息，并将这些信息与模型的生成能力相结合。具体来说，当模型接收到输入提示时，它会首先进行检索，找到与提示相关的文档或信息片段。然后，模型利用这些检索到的信息来指导生成过程，生成更准确、相关和有用的回答。

这种方法的优点包括：

  1. 引入外部知识：RAG 可以利用大规模的知识库或文档集合，为模型提供更丰富和准确的知识，从而提高生成的质量。
  2. 处理最新信息：通过检索最新的文档或数据，模型可以及时获取到最新的信息，避免了预训练模型中知识过时的问题。
  3. 增强准确性和相关性：结合检索到的信息，模型可以生成更符合用户需求和上下文的回答，提高了生成的准确性和相关性。

RAG 在许多自然语言处理任务中都有应用，如问答系统、文本生成、对话系统等。它为语言模型提供了一种更灵活和强大的方式来处理各种任务，并且可以通过不断更新知识库来适应不断变化的需求。