近年来，随着自然语言处理（NLP）技术的不断发展，大型语言模型（Large Language Models, LLMs）在文本生成、对话系统等任务中展现出卓越的性能。然而，由于模型参数和训练数据的静态性，它们难以生成包含实时或领域特定信息的高质量文本。为解决这一局限性，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技术应运而生，通过结合外部信息检索与生成模型，大幅提升了文本生成的准确性和上下文相关性。
什么是检索增强生成？
RAG的核心思想是将外部数据库作为辅助信息源，将检索到的相关数据与语言模型的生成过程相结合，从而改善生成结果。与传统的端到端生成模型相比，RAG具备动态更新知识的能力，能够适应多变的场景需求。
RAG的典型工作流程如下：
预检索：根据用户输入（如查询或问题），从外部数据库中快速检索与输入内容相关的信息。
筛选排序：对检索到的信息进行筛选和排序，确保其与用户输入的相关性。
信息融合：将筛选后的信息与用户输入一起提供给生成模型，作为条件输入。
生成文本：语言模型结合检索信息生成最终输出，提升上下文一致性和内容的准确性。
RAG的技术优势
实时性强：通过检索最新的外部信息，RAG可以生成包含最新数据的文本，突破模型知识的时效性限制。
可扩展性：无需重新训练大型模型即可通过更换外部数据库适配不同领域。
提升生成质量：通过引入高质量的外部信息，减少了生成内容中的错误或偏差。
面临的技术挑战
尽管RAG在理论上极具吸引力，但其在实际应用中面临着以下挑战：
检索相关性：如何确保检索结果与用户输入的高相关性仍然是一个亟待解决的问题。传统的信息检索算法可能不足以应对复杂语言表述。
融合复杂性：将检索到的非结构化信息与生成模型高效融合，避免引入噪声，是实现高质量生成的关键。
计算开销：RAG需要同时处理检索和生成任务，对计算资源提出了更高的要求。
用Qt C++实现RAG的技术框架
如果希望使用Qt C++实现一个简单的RAG框架，可以按照以下步骤：
构建检索模块：
使用Qt的网络模块（如QNetworkAccessManager）从外部API或数据库检索相关数据。
如果是本地数据库，可以使用QSqlDatabase管理和查询数据。
实现信息筛选与排序：
使用算法对检索结果进行相关性评分。
可利用Qt提供的数据结构（如QVector或QMap）存储和排序检索结果。
信息融合：
将用户输入和筛选后的检索结果拼接成生成模型的输入。
如果生成模型部署为远程服务，可使用QNetworkRequest发送请求并接收响应。
生成模块：
使用预训练的生成模型（如OpenAI的API）通过HTTP接口生成文本。
如果是本地运行模型，可以通过Qt与Python交互（如QProcess调用Python脚本）。
示例代码
以下是一个简化的实现示例：
