前言
在人工智能的发展中，检索增强型生成（RAG）、检索关闭型生成（ROG）和检索中心型生成（RCG）是关键技术。它们的核心思想是使用外部数据源来增强大型语言模型的能力，从而实现更精确和可靠的信息生成。本文将深入解析这三种方法的具体概念，以及它们在角色分离、知识整合方式以及生成文本的准确性和可靠性方面的差异。
概念
RAG (Retrieval-Augmented Generation)：检索增强型生成。这是一种方法，通过将外部数据源整合到大型语言模型（LLMs）中，来增强模型的能力。它使用稀疏或密集的检索器来实现，允许使用私有数据而不需要重新训练或微调语言模型；
ROG (Retrieval-OFF Generation)：检索关闭型生成。在这种方法中，检索器被完全禁用，语言模型仅依赖其自身的知识库来生成响应；
RCG (Retrieval-Centric Generation)：检索中心型生成。区分了大型语言模型（LLMs）和检索器在上下文解释和知识记忆方面的角色。通过将上下文解释与知识记忆分开，这种方法可能提高生成AI系统的性能和可解释性。RCG方法强调了检索器在知识记忆方面的重要性，并将上下文解释的任务更多地交给了语言模型。【这种解释其实也含糊不清】
而进一步的，对RAG与RCG两者进行对比，如下【实际上是一堆概念】：
对比
1、角色分离
RAG：在RAG方法中，语言模型和检索器之间的角色分离不如RCG明确。RAG允许语言模型更自由地结合其内在知识和检索到的知识来生成文本。
RCG：RCG方法强调在语言模型和检索器之间进行明确的角色分离。语言模型主要负责上下文解释，而检索器负责知识记忆和提供相关信息。
2、知识整合方式
RAG：RAG可能会将检索到的知识与语言模型的内在知识更紧密地结合，这可能导致生成的文本中包含混合的信息源。
RCG：RCG则更倾向于使用检索到的知识作为生成文本的主要信息源，语言模型使用这些信息来生成回答，从而保持了知识的清晰来源。
3、生成文本的准确性和可靠性
RAG：由于RAG在生成文本时可能会混合使用检索到的知识与模型的内在知识，这可能导致在某些情况下生成的信息不够准确或出现“幻觉”（hallucinations）。
RCG：RCG通过明确区分上下文解释和知识记忆，有助于减少这种风险，因为它限制了语言模型生成的范围，更多地依赖于检索到的确切信息。
结论
其实，更直白的就是：RAG中会混用外部检索到的上下文以及大模型内部的知识，而RCG完全使用外部检索的上下文。