RAG (Retrieval-Augmented Generation)是一种新兴的自然语言处理模型，它用于生成有信息支持的文本回答。与传统的基于检索的问答系统不同，RAG模型结合了检索和生成技术，能够从检索结果中提取相应的信息，在生成回答时进行引用。
RAG模型包含两个主要组件：检索组件和生成组件。检索组件负责根据用户输入的问题在庞大的知识库中检索相关的文档或文章。生成组件则使用检索到的文档信息和用户输入的问题来生成回答。生成组件可以基于类似Seq2Seq模型的端到端生成模型，或者基于预训练的语言模型如GPT进行生成。
相较于传统的检索式问答系统，RAG模型能够处理更加复杂的问题，并产生更加详细准确的回答。它能够综合利用来自不同来源的文本信息，避免了传统检索方法可能带来的信息不全或不准确的问题。RAG模型在问答系统、信息检索以及信息摘要等领域有广泛的应用潜力。