2.3 检索增强生成技术</p>

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

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</p>

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</p>

辅助大型语言模型（如 GPT 系列）生成更准确、可靠的回答。</p>

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</p>

（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</p>

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</p>

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</p>

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</p>

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</p>

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</p>

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</p>

且相关的文本。</p>

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</p>

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

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</p>

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</p>

索医学知识，生成准确的诊断建议和治疗方案。</p>

2.4 文本相似度计算</p>

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</p>

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</p>

之间共同拥有的信息或特征，而差异则是指它们之间的不同之处。当两个文本的共性越大、差异越</p>

小，它们之间的相似度就越高。</p>

文本相似度计算可以根据不同的分类标准进行分类。首先基于统计的方法分类，这种方法主要</p>

关注文本中词语的出现频率和分布，通过统计信息来计算文本之间的相似度。常见的基于统计的方</p>

法有余弦相似度、Jaccard 相似度等。其次是基于语义的方法分类，这种方法试图理解文本的含义</p>

和上下文，通过比较文本的语义信息来计算相似度。常见的基于语义的方法有基于词向量的方法</p>

（如 Word2Vec、GloVe 等）和基于主题模型的方法（如 LDA、PLSA 等）。最后是基于机器学习的方</p>

法分类，这种方法利用机器学习算法来训练模型，通过模型来预测文本之间的相似度。常见的基于</p>

机器学习的方法有支持向量机（SVM）、神经网络等。</p>

目前，在国内外，文本相似度计算已经取得了丰富的成果。国内方面，清华大学等机构的研究</p>

者提出了基于深度学习的文本相似度计算方法，利用神经网络模型来捕捉文本的深层语义信息，实</p>

现了较高的相似度计算精度。江苏师范大学的研究者提出了利用《新华字典》构建向量空间来做中</p>

文文本语义相似度分析的方法，该方法在中文文本相似度计算方面取得了显著的效果。放眼国外，</p>