2.3 检索增强生成技术

RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术是一种结合了信息检索（Retrieval）和文本生

成（Generation）的自然语言处理（NLP）方法。核心思想是将传统的检索技术与现代的自然语言

生成技术相结合，以提高文本生成的准确性和相关性。它旨在通过从外部知识库中检索相关信息来

辅助大型语言模型（如 GPT 系列）生成更准确、可靠的回答。

在 RAG 技术中，整个过程主要分为三个步骤如图 2.2 所示：索引（ Indexing）、检索

（Retrieval）和生成（Generation）。首先，索引步骤是将大量的文档或数据集合进行预处理，将

其分割成较小的块（chunk）并进行编码，然后存储在向量数据库中。这个过程的关键在于将非结

构化的文本数据转化为结构化的向量表示，以便于后续的检索和生成步骤。接下来是检索步骤，它

根据输入的查询或问题，从向量数据库中检索出与查询最相关的前 k 个 chunk。这一步依赖于高效

的语义相似度计算方法，以确保检索到的 chunk 与查询具有高度的相关性。最后是生成步骤，它将

原始查询和检索到的 chunk 一起输入到预训练的 Transformer 模型（如 GPT 或 BERT）中，生成最

终的答案或文本。这个模型结合了原始查询的语义信息和检索到的相关上下文，以生成准确、连贯

且相关的文本。

RAG 的概念和初步实现是由 Douwe Kiela、Patrick Lewis 和 Ethan Perez 等人在 2020 年首次

提出的。他们在论文《Retrieval-augmented generation for knowledge-intensive nlp tasks》

中详细介绍了 RAG 的原理和应用，随后谷歌等搜索引擎公司已经开始探索如何将 RAG 技术应用到搜

索结果的生成中，以提高搜索结果的准确性和相关性。在医疗领域，RAG 技术可以帮助医生快速检

索医学知识，生成准确的诊断建议和治疗方案。

2.4 文本相似度计算

文本相似度计算是自然语言处理（NLP）领域的一个重要研究方向，它旨在衡量两个或多个文

本之间的相似程度。文本相似度计算的原理基于两个主要概念：共性和差异。共性指的是两个文本