什么是检索增强生成？
检索增强生成（RAG）代表了人工智能领域的一种前沿方法。它是一种混合模型，结合了传统语言模型的优势与信息检索系统的动态能力。RAG 的主要目标是增强 AI 生成响应的能力，使其不仅在语境上相关，而且在事实准确性和深度上更加丰富。
概述
RAG 通过整合 AI 的两个核心组件来运作：生成模型和检索系统。这种整合使得 AI 在生成响应时能够访问和整合外部信息源。这个过程通常包括先检索相关文档或数据，然后利用这些信息来指导文本的生成。
如何利用它来帮助生成 SQL？
您可以向 RAG 系统提供有关您的数据库的信息，然后让它为您生成 SQL 查询。
这些信息可能包括
- 表元数据，包括列名和类型
- 示例 SQL 查询
- 关于您的数据库、业务或行业的任何文本文档
它是如何工作的？
当您提出问题时，RAG 系统会首先从您的数据库中检索相关文档。然后它会利用这些文档来生成响应。
一个问题被转化为一个“嵌入（embedding）”，它是一个代表该问题的数字向量。然后使用该嵌入来检索关于数据库的相关信息。这些信息接着被传递给 LLM（大型语言模型），LLM 根据其了解的数据库信息生成新的 SQL 查询。
