本部分将深入探讨RAG（Retrieval Augmented Generation，检索增强生成）的基本原理和实践方法。RAG是一种结合了大型预训练语言模型与知识检索技术的新型生成模型，为应对大模型应用开发中的诸多挑战提供了新的思路。首先，通过对比RAG与传统模型微调方法，揭示RAG所带来的范式改变，并详细分析其在大模型的知识更新、生成结果的不可解释性、数据泄露和训练成本等方面的优势。同时，还将介绍RAG的工作流程，包括数据准备、数据召回和答案生成等环节，以及RAG在各类使用场景下的表现。

在接下来的章节中，将介绍Transformer、自动编码器和自回归模型等语言模型。接着，将重点讨论文本召回模型的设计与实现，包括稠密向量检索模型（如SimCSE、SBERT等）以及稀疏向量检索模型（如TF-IDF、BM25等），此外，我们还将探讨重排序模型在RAG中的作用。通过本部分内容的学习，读者将全面了解RAG的理论基础和实践方法，为后续深入研究和应用RAG奠定坚实的基础。 34zY+hYut/lLtKsJbtOhIpeTUkw9v3KJ9ydofX0fwcJs5tySuWN820ug18u5W41r