RAG越野赛：大模型的下一个战场
加密货币
2025年02月09日 05:20 12
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2025年初，大模型赛道竞争激烈，既有比拼成本和Token调用量的短期竞争，也有比拼推理能力的长期竞争。然而，还有一场关乎大模型未来走向的关键比赛正在进行——检索增强生成（RAG）越野赛。
RAG通过结合大语言模型的生成能力和搜索引擎的信息检索能力，成为主流大模型的标配。之所以称之为越野赛，是因为大模型容易出现“幻觉”，即生成错误或不符合常识的内容，而RAG正是克服这一核心问题的关键方案。
大模型的常见问题包括：1. 胡言乱语（幻觉）；2. 信息落后；3. 缺乏信息来源。这些问题如同阻碍大模型发展的“幻觉荒野”，而RAG通过检索实时信息并提供信息来源，帮助大模型避免幻觉，提升信息准确性和时效性。
百度文心大模型是RAG技术的成功案例。百度在搜索领域的积累，包括语料、语义理解和知识图谱等，使其能够高效地构建“理解-检索-生成”的协同优化技术，提升模型准确性和效率。
与其他大模型（例如豆包、Kimi、DeepSeek）相比，文心一言在RAG应用中表现出优势。例如，在回答“北京春节庙会哪个更推荐？它们的营业时间是什么？”的问题时，文心一言不仅提供了多个庙会信息，还进行了总结和个性化推荐，展现了更强大的检索增强能力和结果呈现能力。
RAG技术的进步将带来多方面的影响：1. 成为搜索引擎的新引擎，满足更复杂的搜索需求；2. 成为大模型的新支点，生成更可信可靠的内容；3. 成为通往AI原生应用未来的船票，推动AI应用的创新和发展。RAG技术的成熟，将是推动AI原生应用的关键，或许也是AI未来发展方向的答案。
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