最近在做RAG方面的應用，關于RAG技術很多人應該都了解過，畢竟其也算是大模型應用的一個主要方向；具體應用場景有智能客服，搜索引擎優化，教育輔助等。

在傳統的印象中，RAG技術結合LLM(Large Language Model)大語言模型，做文檔類檢索增強；但RAG僅僅只能用來處理文檔類文本嗎？

RAG僅僅只是一項技術，一個工具，它和其它技術是相互獨立的；它可以和具體的應用場景相結合，來解決實際問題。

關于RAG應用的思考

在RAG應用的過程中，最近兩天突然有了一個想法，那就是RAG結合LLM模型；對具體的LLM模型有要求嗎？簡單來說就是，是不是任何一個LLM模型都可以用到RAG技術？

可能說到這里有些人還不是很理解，舉例來說LLM語言模型有多種任務類型，有翻譯類任務模型，情感分類模型，生成類模型和問答，摘要模型等。

是否某些模型不能使用RAG技術？

但是轉念一想，RAG技術和大模型技術一樣，它是一項獨立的技術；即使沒有大模型RAG技術也是獨立存在的；RAG并不是大模型技術的子領域。

比如說，在搜索引擎領域也可以應用到RAG技術；而且RAG技術的本質是建立一個外部知識庫，然后能夠進行更加復雜和準確高效的檢索，最后把檢索到的內容返回給調用者就可以了，這里的調用者可以是任何人；比如說能夠在海量文檔中準確快速地檢索到我們需要的內容。

所以RAG就類似于建立一個檔案館，然后能夠快速準確地找到需要的資料；至于是大模型需要這些資料，還是搜索引擎需要這些資料，就不是RAG需要操心的了。

和傳統的字符匹配或簡單分詞不同，RAG需要做到的是語義檢索；舉例來說，描述愛情的句子中并一定需要出現愛情兩個字；而傳統的字符匹配機制，只有出現愛情的時候才能匹配到相應的內容。

ok，上面說了RAG是一項獨立的技術，和大模型沒有直接關系；那么是否可以發散一下思維，RAG除了進行文檔增強之外，是否可以應用于圖像檢索增強，以及文字圖像混合檢索增強？

以上問題從理論上來說是完全可行的，因為RAG主要負責的就是資料的維護和檢索；至于怎么使用這些資料就不關RAG的事了。而對RAG來說，文檔資料和圖像資料沒有本質上的區別。

因此，把RAG應用于大語言模型那么就是文檔RAG，而把RAG應用于圖像大模型，那么它就是圖像RAG，而RAG應用于多模態那么就能實現文本和圖像的混合檢索。

當然，雖然從理論上來說RAG和模型無關，使用什么模型是你自己的事；但不同的模型還是有一定的區別，比如說模型的上下文長度，大模型的質量也就是理解和生成能力等。

RAG并不依賴于具體的模型，但不同的模型在適配性方面可能會存在一定的差別。