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2025 岁首，大模子赛场热度不减，有拼资本上风，拼 Tokens 调用量的短跑赛；有比慢想考，比大模子推理才能的长跑赛。但在不雅看这些"经典赛事"的同期，咱们还需要顾惜另一场正在举行中，况兼对大模子行业改日至关挫折的比赛——RAG 越野赛。

所谓 RAG，是指 Retrieval-Augmented Generation 检索增强生成。顾名想义，RAG 是将废话语模子的生成才能与搜索引擎的信息检索才能进行网络，这依然成为当今主流大模子的标配。

之是以说 RAG 是一场越野赛，是因为大模子最被东说念主质疑的问题，等于生成本色往往时会出现存显着讹误的大模子幻觉。这些幻觉就像高山高山，阻碍了大模子的进化之路。

而 RAG 的政策价值，就在于它是克服大模子幻觉的中枢决策。换言之，谁能获取 RAG 越野赛，谁就能处分大模子的核肉痛点，将 AI 带到下一个时间。

让咱们干涉大模子 RAG 的赛说念，望望这场越野将把 AI 带向何方。

让咱们先把时针召回到你第一次战役废话语模子的时候。初度尝试与大模子聊天，惊艳以外，是不是嗅觉好像有那里不合？

这种不适感，很可能来清高模子的三个问题：

1. 信口雌黄。对话经由中，咱们常常会发现大模子说一些显着不适合知识的话，比如"林黛玉的哥哥是林冲""鲁智深是法国体裁家"之类的。这等于 LLM 模子的启动旨趣，导致其在本色生成经由中会为了生成而生成，岂论信息正确与否。这也等于广受诟病的大模子幻觉。业内广博以为，幻觉不除，大模子就恒久是玩物而非器具。

2. 信息过期。大模子还有一个问题，等于知识库更新较慢，从而导致要是咱们问近期发生的新闻与及时热门它都无法复兴。但问题在于，咱们使命生计中的主要问题都具未必效性，这导致大模子的实用价值大打扣头。

3. 繁重把柄。另一种情况是，大模子给出了复兴，但咱们无法判断这些复兴的真伪和可靠性。毕竟咱们知说念有大模子幻觉的存在，进而会对 AGIC 产生疑虑。咱们更但愿能够让大模子像论文一样标注每条信息的来源，从而缩小鉴识资本。

这些问题可以被统称为"幻觉田野"。而想要穿越这片田野，最好道路等于将大模子的分解、生成才能，与搜索引擎的信息检索会通在一皆。

因为信息检索能够给大模子提供具未必效性的信息，况兼指明每条信息的来源。在检索带来的信息库加捏下，大模子也可以不再"信口雌黄"。

检索是时局，生成是看法，通过高质地的检索系统，大模子有望克服幻觉这个最大挑战。

于是，RAG 时期应时而生。

在 RAG 赛说念上，检索的优劣将很猛进度上影响生成模子最终身成胁制的优劣。比如说，百度在中语搜索规模的积攒，带来了语料、语义分解、知识图谱等方面的积淀。这些积淀有助于提高中语 RAG 的质地，从而让 RAG 时期更快在中语大模子中落地。在搜索引擎规模，百度构建了强大的知识库与及时数据体系，在广宽需要专科检索的垂直规模进行了重心布局。

其实，把搜索规模的积攒，第一时刻带到大模子规模，这少量并禁绝易。因为咱们都知说念，面向东说念主类的搜索胁制并不恰当大模子来阅读分解。想要完了高质地的 RAG，就需要寻找能够高效守旧搜索业务场景和大模子生成场景的架构处分决策。

百度早在 2023 年 3 月发布文心一言时就提倡了检索增强，大模子发展到今天，检索增强也早成为业界共鸣。百度检索增强会通了大模子才能和搜索系统，构建了"分解－检索－生成"的协同优化时期，提高了模子时期及讹诈成果。庸俗来看，分解阶段，基于大模子分解用户需求，对知识点进行拆解；检索阶段，面向大模子进行搜索排序优化，并将搜索复返的异构信息协调示意，送给大模子；生成阶段，轮廓不同来源的信息作念出判断，并基于大模子逻辑推理才能，处分信息突破等问题，从而生成准确率高、时效性好的谜底。

就这么，RAG 成为百度文心大模子的中枢相反化时期旅途。可以说，检索增强成为文心大模子的一张柬帖。

让咱们歪邪问个问题，测测。

如今，基本主流大模子都会提供 RAG 体验，比如示知用户模子调用了若干个网页，检索信息的出处在那里等。但 RAG 这场越野赛依旧有着显着的身位差距，想要知说念这个排位时局也相配节略，歪邪问各款大模子一个相易的问题就可以。

比如说，春节将至，逛庙会是北京春节必不能少的一部分。但北京春节庙会广宽，小伙伴们笃定会想知说念哪个庙会更恰当我方，以及他们的贸易时刻是如何样的。

于是，我把"北京春节庙会哪个更推选？它们的贸易时刻是什么？"区分发问给百度文心一言、豆包、Kimi、DeepSeek 等。在这里，文心一言咱们使用的是付费版，文心大模子 4.0 Turbo。

文心一言的谜底是这么的，当先它网络检索到的信息，推选了数十个北京的春节庙会，况兼列出了每个庙会的地点、时刻等信息。

但到这里还莫得末端，接下来文心一言还进行了细致。

可以看到，文心一言分解了我"最推选"的发问，给出广宽选项的同期，还主要推选了东岳庙庙会、地坛庙会、娘娘庙庙会、石景山游乐土庙会，况兼给出了相应的推选事理，作念到了在信息全面化与推选个性化之间达成均衡。

一样的问题给到豆包，则会发现它的复兴也相配可以，但本色完好度上有所欠缺。

豆包的谜底，是按照每类疼爱者应该去哪个庙会进行分类，悉数给出了 7 个庙会的信息。但需要顾惜的是，一方面豆包的谜底在庙会数目和对每个庙会性情的先容上都不够详备。另外豆包莫得进行细致，并不适合问题中"哪个最推选"的诉求。

一样的问题给 Kimi 则是另一种温情。

不知说念为什么，Kimi 的谜底里只复兴了厂甸庙会一个谜底，皆备莫得提过甚他庙会。这么如实适合"最推选"的需求，但难免过分单方面和审定，莫得让用户完好了解北京春节庙会的信息。

一样的问题来问最近火热的 DeepSeek R1 大模子，会发现它也能进行 RAG 深度联网检索，况兼给出了想考经由，最终给出了 10 个庙会的推选信息。

惟一稍显不及的是，其最终亦然只给出了几个庙会的基本情况，莫得呼应"最推选"哪个庙会的发问，况兼其想考经由稍显冗长，阅读体验也有待提高。

从中不出丑出，在"本年春节去哪个庙会"这么相配具未必效性与实用性的问答上，几家大模子复兴得都还可以，但如故有相反的。这背后等于 RAG 时期才能的相反。

单看 RAG 才能，文心一言在检索增强，尤其是上头这类问答类需求上更显上风，另外咱们也能看到，文心一言在胁制呈现上调用了表格器具来结构化呈现胁制。举座来说，在深度想考和器具调用上，文心一言发扬可以。

不出丑出，检索增强对大模子实用性和体验感有着相配挫折的影响。

RAG 越野赛的捏续，大约将会给扫数数字全国带来新的惊喜。

比如说，RAG 可能是——

1. 搜索引擎的新引擎。让大模子分解信息检索，也将反向带给搜索引擎与全新发展能源，用户的暗昧性搜索、发问性搜索、多模态搜索将被更好满足。

2. 废话语模子的新支点。大模子不仅要生成本色，更要生成的确、可靠、即时的本色，想要完了这些看法，RAG 是依然得到考证的中枢地方。

3. 通往改日的一张船票。预进修大模子仅仅故事的来源，而故事的热潮则在于创造 AI 原生讹诈的无穷可能性。分解、生成、检索这些数智中枢才能的再见与会通，大约才能的确揭示出 AI 原生讹诈的底层逻辑与改日样式。

基础模子自身是需要靠讹诈才能表表露来价值。这个时间多数东说念主介意思，AI 原生讹诈的中枢载体应该是什么？

大约，分解、检索与生成的网络等于地方。

又大约，RAG 越野赛的绝顶等于谜底。

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