检索增强生成技术在人工智能生成内容中的应用综述

全面探索检索增强生成技术在AIGC中的应用人工智能生成内容（AIGC）的发展依赖于模型算法的持续进步、可扩展的基础模型架构以及丰富多样的高质量数据集。然而，尽管AIGC在性能上取得了显著突破，仍然面临一些关键挑战，例如如何有效维护最新的知识、应对长尾知识的缺乏、以及防止数据泄露等。此外，训练和推理过程中产生的高成本也为AIGC的普及带来了障碍。为了解决这些问题，检索增强生成（RAG）作为一种新兴范式逐渐获得关注。RAG的核心思想是通过信息检索的过程，从可用的数据存储中提取相关的信息，以此增强AIGC的结果，从而提高生成的准确性与稳健性。在此背景下，本文将对RAG技术整合于AIGC场景中的现有工作进行全面回顾。首先，我们依据检索器如何增强生成器，对RAG的基础进行了分类，并提炼出各种检索器与生成器的增益方式的基本抽象。这一统一的视角涵盖了所有RAG的应用场景，明确了助力未来进展的关键技术，并阐明了未来的进步方向。接着，我们总结了RAG的附加增强方法，这些方法能够促进RAG系统的有效工程实施。随后，我们从不同的模态与任务出发，深入探讨了RAG的应用实例，为研究者和从业者提供重要参考。同时，我们还介绍了RAG的基准体系，分析了当前RAG系统的局限性，并提出了未来可能的研究方向。在近年来，AIGC受到越来越多的关注。许多内容生成工具被精心设计，用以在多种模态中生成丰富的对象。例如，系列大型语言模型（如 ** 和

AMA）被运用于文本和代码生成，图像生成则依赖于DA

-E和稳定扩散模型。而"AIGC"这一术语强调生成内容是由先进的生成模型所产生，而非人类或传统基于规则的方法。随着模型算法的发展及大规模数据集的支持，这些生成模型的表现得到了显著提升。信息检索领域同样在计算机科学中扮演着关键角色，其主要任务是从海量资源中定位相关对象。在当今社会中，高效的信息检索系统可处理数十亿文档，除了文档，检索还扩展到其他模态，如图像、音频和视频。尽管先进的生成模型实现了巨大飞跃，AIGC在多个方面仍面临挑战，包括如何保持知识的新鲜度、处理长尾知识的困难以及防止潜在的私有数据泄露。为了减轻这些挑战，RAG提供了一种可适应的数据存储机制，它可以存储非参数记忆，从而方便地在需要时进行修改，并能够容纳广泛的长尾知识。对于RAG的基本操作过程，通常可以描述为：根据输入查询，检索器寻找并获取相关的数据源，然后将检索结果与生成器结合，共同提升整体生成过程的质量。检索结果可以通过多种方式与生成过程互动，作为增强输入供生成器使用，或者以逻辑形式参与最终生成的结果。虽然RAG最初源于文本生成，但其理念和流程已被成功迁移到代码、音频、图像、视频等多个领域。这表明RAG在各个模态中的应用具有高度的通用性，但在具体实现时，需要对增强技术进行相应调整。尽管近期研究对RAG的关注迅速增加，但围绕其基础、增强及广泛应用的系统性综述仍显不足。这一缺失限制了该领域的实际研究价值，使RAG的潜力未能得到充分发掘。当前，研究者们特别集中于基于查询的文本生成，而忽略了其他RAG基础的有效性及其广泛应用的潜力。综上所述，本文旨在提供一个全面的RAG调查，涵盖基础、增强、应用、基准评测、现存局限性及未来发展方向。具体贡献包括：1. 对RAG进行全景式回顾，提炼各类检索器与生成器的基本抽象。2. 总结当前RAG流程的增强技术，以实现更有效的RAG系统。3. 评估不同领域和任务中融合RAG技术的现有AIGC方法，展示RAG对当前生成模型的贡献。4. 探讨RAG的局限性和前瞻性研究方向，为其未来发展提供启示。通过对AIGC背景下的RAG进行详细探索，本文旨在为研究者们提供更为清晰的理解与实践指南，推动这一领域的持续进展。