支持RAG（检索增强生成）的模型通常包括两大部分：检索模型和生成模型。检索模型负责从大量数据中检索相关信息，而生成模型则利用检索到的信息生成最终的输出。以下是一些可以支持RAG的模型类型：
大型语言模型（LLM）：这类模型通常用作生成模型，它们能够基于检索到的信息生成文本。常见的LLM包括GPT系列、BERT及其变种等。
嵌入模型（Embedding Models）：这些模型将文本转换为向量表示，以便于检索模型进行高效的相似性搜索。一些常用的嵌入模型包括BM25、TF-IDF以及基于深度学习的模型，如BERT和它的衍生模型。
稀疏检索器（Sparse Retrievers）：它们使用较为简单的方法（如BM25或TF-IDF）来检索与查询最相关的文档，这些通常作为RAG系统中的第一步粗略检索。
密集检索器（Dense Retrievers）：基于Transformer架构的模型，如BERT或其变种，它们能够更精细地理解查询和文档之间的语义关系。
向量数据库（Vector Databases）：如FAISS、Milvus、Chromadb等，这些用于存储和管理文本的向量表示，以便于快速检索。
微调模型（Fine-Tuned Models）：一些RAG系统可能会使用针对特定领域数据进行微调的模型，以提高检索和生成的相关性和准确性。
自我训练模型（Self-Training Models）：在某些RAG系统中，模型可能会使用自我训练的方法来不断优化其检索和生成的能力。
混合/混合检索器（Hybrid Retrievers）：结合了稀疏和密集检索方法的检索器，以提高检索的准确性和效率。
强化学习模型（Reinforcement Learning Models）：在某些高级RAG系统中，可能会使用强化学习方法来优化检索策略。
适配器模块（Adapter Modules）：在一些RAG系统中，适配器模块被用于微调预训练的LLM，以适应特定的任务或领域。
这些模型可以单独使用或组合使用，以构建一个高效且准确的RAG系统。在实际应用中，根据具体的业务需求和数据特性，可能会选择不同的模型组合来实现最佳的性能。
