一、检索增强生成（Retrieval Augmented Generation，简称 RAG）是一种先进的自然语言处理技术，旨在进一步提升大语言模型的输出质量和可靠性。该技术通过整合信息检索功能，将用户查询与向量数据库进行精准匹配，从而为用户提供了更加准确和可信的答案，有效减轻了大型模型在生成回答时可能出现的“幻觉”现象。

二、以下是一些RAG常见的场景：

需要大量背景知识的任务：当生成的文本需要依赖大量的背景知识或数据时，RAG可以通过检索相关信息来辅助生成过程。

复杂查询的回答：对于需要从大量数据中提取特定信息的复杂查询，RAG可以检索最相关的文档，并生成准确的回答。

实时信息检索：在需要根据最新数据快速生成回答的场景中，RAG可以结合实时检索的信息和生成模型来提供最新的回答。

多轮对话系统：在聊天机器人或虚拟助手中，RAG可以帮助系统根据对话历史和上下文检索相关信息，并生成合适的回复。

长形式内容生成：当需要生成长篇内容，如文章、报告或故事时，RAG可以从大量数据中检索相关信息来辅助内容的生成。

事实核查和数据验证：RAG可以用于生成准确无误的信息，通过检索可靠的数据源来支持生成的内容。

个性化内容生成：在需要根据用户的历史行为或偏好生成个性化内容时，RAG可以检索用户相关的信息，以生成更符合用户需求的内容。

跨语言翻译和生成：RAG可以用于生成特定语言的文本，通过检索和利用跨语言的数据来提高翻译的准确性和自然性。

教育和培训：在自动生成教育材料或提供个性化学习建议时，RAG可以检索相关的教育资源并生成定制化的内容。

企业知识管理：在企业环境中，RAG可以帮助员工快速找到所需的信息，通过检索企业内部的知识库并生成有用的回答。

法律咨询：RAG可以用于提供法律咨询，通过检索相关的法律条文和案例来生成法律建议

三、下图显示了RAG与LLM配合的流程图：

三、我们的优势：

• 提供毫秒级百亿规模的高性能检索，秒级流式知识库索引更新

• 内嵌豆包向量化模型，是由字节跳动自主研发的语义向量化模型，是LLM知识库解决方案的配套工具，支持中、英双语

• 支持向量数据实时写入、实时更新，支持实时索引、自动索引

• 存算分离架构，单数据多场景，节约计算资源，提高在线稳定性，保证高可用性

四、推荐产品：

• 向量数据库（Viking DB）： https://console.volcengine.com/vikingdb

• 豆包大模型可根据实际业务场景选择：
  Doubao-pro-128k： https://console.volcengine.com/ark/region:ark+cn-beijing/model/detail?Id=doubao-pro-128k
  Doubao-pro-4k： https://console.volcengine.com/ark/region:ark+cn-beijing/model/detail?Id=doubao-pro-4k
  
  

五、典型案例介绍：

某保险客户为提高客服人效和对话体验，将原有人工客服升级为AI客服。在项目中，多轮对话记忆、问题分散且泛的问题在传统客服功能中难以实现，对话体验不够自然真实，RAG、角色设定等能力，大大提升了客服的用户体验，帮助坐席承接了约30%的咨询问题，提效显著。