检索增强生成 (RAG)怎么用

RAG (Retrieval-Augmented Generation) 是一个基于检索的神经文本生成模型，可以用于生成自然语言文本，同时结合了信息检索的能力。下面是一个用 RAG 模型的简单示例：

1. 首先，你需要安装 Hugging Face 的 Transformers 库，该库提供了许多优秀的预训练模型，包括 RAG。

pip install transformers

2. 接着，你可以使用以下代码加载 RAG 模型并进行文本生成：

from transformers import RagTokenizer, RagRetriever, RagTokenForGeneration

# 加载RAG模型和检索器
tokenizer = RagTokenizer.from_pretrained("facebook/rag-token-nq")
retriever = RagRetriever.from_pretrained("facebook/rag-token-nq", index_name="exact", use_dummy_dataset=True)
model = RagTokenForGeneration.from_pretrained("facebook/rag-token-nq", retriever=retriever)

# 输入信息
query = "What is the capital of France?"
context = "Paris is the capital of France."

# 进行文本生成
input_dict = tokenizer(query, context, return_tensors="pt")
output = model.generate(input_ids=input_dict["input_ids"], attention_mask=input_dict["attention_mask"])

generated = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
print(generated)

这段代码将使用 RAG 模型生成回答问题 "What is the capital of France?" 的文本。记得替换模型名称和输入内容，以符合你的实际需求。希望这可以帮助到你。