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检索增强生成技术（RAG）的基本概念和应用
一、RAG 的基本概念
RAG（Retrieval Augmented Generation）是一种结合了检索和生成的技术，它可以让大模型在生成文本时利用额外的数据源，从而提高生成的质量和准确性。其基本流程如下：
给定一个用户的输入，例如一个问题或一个话题。 从一个数据源中检索出与之相关的文本片段，例如网页、文档或数据库记录。这些文本片段称为上下文（Context）。 将用户的输入和检索到的上下文拼接成一个完整的输入，传递给一个大模型，例如 GPT。 从大模型的输出中提取或格式化所需的信息，返回给用户。二、RAG 的实际应用
[文章 1]中提到，配备了全景和精准 PDF 解析器的 RAG 系统 ChatDOC 可以检索到更准确和完整的文本段，因此能够给出更好的回答。实验证明，ChatDOC 在近 47%的问题上表现优于 Baseline 模型，在 38%的问题上与 Baseline 模型表现持平，仅在 15%的问题上表现落后于 Baseline 模型。这表明，我们可以通过增强 PDF 结构识别来革新检索增强生成技术（RAG）。
三、RAG 的开发
[文章 2]中提到，RAG 是一种结合了检索和生成的技术，它可以让大模型在生成文本时利用额外的数据源，从而提高生成的质量和准确性。RAG 的基本流程如下：
给定一个用户的输入，例如一个问题或一个话题。 从一个数据源中检索出与之相关的文本片段，例如网页、文档或数据库记录。这些文本片段称为上下文（Context）。 将用户的输入和检索到的上下文拼接成一个完整的输入，传递给一个大模型，例如 GPT。这个输入通常会包含一些提示（Prompt），指导模型如何生成期望的输出，例如一个答案或一个摘要。 从大模型的输出中提取或格式化所需的信息，返回给用户。综上所述，RAG 是一种结合了检索和生成的技术，它可以让大模型在生成文本时利用额外的数据源，从而提高生成的质量和准确性。ChatDOC 在近 47%的问题上表现优于 Baseline 模型，在 38%的问题上与 Baseline 模型表现持平，仅在 15%的问题上表现落后于 Baseline 模型。这表明，我们可以通过增强 PDF 结构识别来革新检索增强生成技术（RAG）。
