RAG（Retrieval-Augmented Generation）搜索 的本质区别在于，它结合了 信息检索（retrieval） 和 生成（generation） 的能力，而传统的搜索方法通常只依赖于信息检索部分，主要进行匹配和排序。RAG 模型通过集成生成模型来提升搜索结果的丰富性和上下文适应能力，提供更为自然和智能的回答或结果。
1. 传统搜索（例如 Elasticsearch）
在传统的搜索系统中，信息检索的过程通常是通过 匹配查询词 和存储的文档（或向量）来找到最相关的结果。这类系统的核心特性是：
- 基于关键词匹配：通过布尔查询、分词、匹配等技术来查找最匹配的文档。
- 信息定位：用户的查询可以直接返回一个或多个精确匹配的文档或数据，这些文档是完全独立的，返回的内容多是片段或整篇文档。
举个例子：
- 用户搜索“Java编程基础”，ES 系统会返回包含这个关键词的所有文档，用户可以浏览这些文档来获取答案。
2. RAG 搜索（Retrieval-Augmented Generation）
RAG 的本质区别在于它结合了 检索 和 生成 这两部分：
- 检索部分：类似传统搜索系统，首先从文档库或数据库中通过关键词检索到相关信息，确定出最相关的文档或信息片段。
- 生成部分：在检索结果的基础上，RAG 使用 生成模型（如 GPT、T5 等） 来“生成”或“增强”最终的回答或结果。它不仅仅返回原始的检索结果，还能够 将检索到的信息整合，并生成一个更符合用户需求的输出。
举个例子：
- 用户搜索“Java编程基础”，传统的搜索系统会返回相关的文档。而 RAG 系统 会检索相关的文档片段，然后利用生成模型生成一个更加定制化的回答，比如直接给出“Java编程基础包括变量、数据类型、控制结构等内容…”等具体信息。
3. 两者的对比
| 特点 | 传统搜索 | RAG 搜索 |
|---|---|---|
| 基本原理 | 关键词匹配，基于文档检索 | 结合检索和生成，通过检索补充生成信息 |
| 返回内容 | 直接返回相关的文档或片段 | 在检索到的文档或片段基础上生成自然语言回答 |
| 结果类型 | 片段、段落或完整文档 | 生成的文本、回答、摘要等 |
| 准确度 | 依赖于关键词和文档匹配的精确度 | 依赖于检索的相关性以及生成模型的理解能力 |
| 适用场景 | 文档查找、信息匹配 | 复杂问题回答、聊天机器人、知识增强 |
| 理解与生成 | 不具备生成能力，仅提供检索结果 | 通过生成模型理解检索内容并提供自然语言生成的回答 |
4. RAG 的工作流程
RAG 搜索通常分为以下几个步骤：
- 检索：首先，检索系统（如 Elasticsearch）基于用户的查询，从文档库或数据库中提取相关的文档或信息片段。
- 信息聚合：将检索到的文档或片段作为背景知识输入到生成模型中。
- 生成：生成模型（如 GPT-3、T5、BART 等）基于背景知识和查询生成一个符合用户需求的答案或内容，可能还会补充上下文信息。
- 返回结果：将生成的答案返回给用户，通常会更加自然、流畅并且上下文相关。
5. RAG 与传统搜索的本质区别
- 生成能力：RAG 结合了信息检索和生成模型，不仅提供检索到的信息片段，还能根据这些片段生成完整且自然的答案，而传统搜索系统仅返回检索到的原始文档或片段。
- 上下文理解：RAG 在生成过程中能够理解检索到的上下文，并整合相关信息来生成更加精准和连贯的回答。传统的搜索系统并不具备这种能力，它仅仅依赖匹配结果。
- 灵活性与适应性：RAG 能够适应复杂的查询，尤其是那些需要结合多个文档或上下文信息的查询。传统搜索则更多是简单的匹配和查找。
6. RAG 在实际应用中的优势
- 复杂查询处理：RAG 特别适合处理复杂或开放式问题，例如当用户询问一个多方面的问题时，RAG 能够通过检索多个相关文档，并生成一个综合的答案。
- 提升生成质量：生成模型可以结合检索到的信息，从而生成更符合用户需求的回答，避免生成模型单纯依赖预训练知识时可能产生的错误或不准确回答。
- 提高智能问答系统效果：RAG 非常适合于问答系统，尤其是在需要外部知识库或文档库的场景下，生成部分能够通过集成检索结果提供更加智能的解答。
总结
- 传统搜索：关注 检索匹配，返回最相关的文档或片段。
- RAG 搜索：不仅执行检索，还通过 生成模型 结合检索到的信息生成一个智能的、上下文相关的答案，适应更复杂和多样化的查询需求。