检索增强生成 (RAG) 是NLP中的一种方法，它将基于检索的方法与生成模型相结合，以提高输出准确性和相关性。在RAG中，检索器组件从数据库获取相关文档或上下文，生成器使用此信息创建响应。这确保了模型生成基于事实的输出，减少了纯生成模型中经常出现的幻觉。
例如，在问答系统中，RAG检索与查询相关的支持文档，并基于检索到的内容生成答案。OpenAI的ChatGPT和Google的Bard是受益于检索增强方法的系统的例子。
RAG广泛应用于知识密集型任务，如客户支持，研究协助和法律文件分析。它利用密集通道检索 (DPR) 等模型进行检索，并利用BERT或GPT等基于transformer的模型进行生成。这种混合方法提高了复杂NLP应用程序的效率、可靠性和可扩展性。