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和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，使其不仅与上下文相关，而且在事实准确性和深度上更加丰富。
概述
RAG通过整合AI的两个核心组件来操作：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并整合外部信息源。该过程通常包括首先检索相关文档或数据，然后使用这些信息来指导文本的生成。
如何使用它来帮助生成SQL？
你可以向RAG系统提供关于你的数据库的信息，然后让它为你生成SQL查询。
其中一些信息可能是：
- Table metadata including column names and types
- Sample SQL queries
- Any text-based documentation you have about your database, business, or industry
它是如何工作的？
当你提出一个问题时，RAG系统会首先从你的数据库中检索相关文档。然后，它将使用这些文档来生成一个回答。
一个问题被转换为一个“嵌入”，这是一个代表问题的数字向量。然后，这个嵌入用于检索与数据库相关的信息。这些信息随后传递给LLM，LLM根据其对数据库的了解生成新的SQL查询。