好的，我们前面讲了 RAG 中的检索（Retrieval），现在来看另一半：增强生成（Augmented Generation）。这是 RAG 与普通大模型生成的最大区别。

1. 增强生成的核心思想

在传统的生成式大模型（如 GPT、LLaMA）中，回答完全依赖模型参数内部存储的知识，这些知识有时过时、片面或不足。
而 增强生成（Augmented Generation） 的关键在于：

• 把检索到的外部知识注入到生成过程，让模型在回答时“既有记忆，也有参考”。

• 这样生成结果 更准确、更可信、更可控，还能附带引用来源。

2. 增强生成的流程

增强生成通常包含以下几个步骤：

1. 文档裁剪与拼接（Chunk Assembly）

   • 将检索到的文档片段压缩/改写为合适的上下文，拼接到 Prompt 中。

   • 常用方法：Top-k 片段拼接、窗口拼接、动态摘要。

2. Prompt 构建（Prompt Engineering）

   • 把用户问题 + 相关文档组织成结构化的提示词。

   • 例如：

     给定以下文档片段，请基于其中信息回答用户问题：
     [片段1] ...
     [片段2] ...
     用户问题：...
     

   • 这样能引导模型尽量“引用事实”，而不是“凭空生成”。

3. 大模型回答生成（LLM Answering）

   • 模型根据 Prompt 中的外部知识和自身语义能力，生成答案。

   • 输出可包含：

     • 回答内容

     • 引用文档编号

     • 不确定性提示（如“未找到相关信息”）

3. 增强生成的优势

• 减少幻觉：模型更少编造信息。

• 提升可信度：答案可回溯来源。

• 增强时效性：知识库可随时更新，突破模型训练数据的时效限制。

• 领域适配：通过注入行业文档（法律、医学、能源等），实现行业大模型。

4. 典型增强方式

• 片段拼接增强（Context Augmentation）：最常见方式，把检索内容直接拼到输入里。

• 知识图谱增强（Knowledge Graph Augmentation）：结合实体、关系、推理路径。

• 工具增强（Tool-Augmented Generation）：在生成过程中调用外部 API 或计算工具。

• 动态聚类增强（您正在研究的方向）：通过动态聚类和语义组织，把相似或相关的知识点自动组合成“知识块”，再注入模型。

5. RAG 全流程位置

用户问题 → 检索 (Retrieval) → 外部知识
                        ↓
                增强生成 (Augmented Generation)
                        ↓
                  模型回答 (Answer)