《基于知识库的检索增强生成（RAG）技术要求》标准编制工作正式启动
随着人工智能技术的不断发展，大型语言模型（LLM）已经成为我们生活和工作的一部分，极大程度上改变了我们与信息的互动方式。但由于其知识受限于训练数据集，所以存在信息更新不及时、垂直领域知识匮乏、模型幻觉等问题。在此背景下，以检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）为代表的大模型增强生成技术，成为人工智能时代的一大趋势。为加快凝聚产业共识，推动大语言模型在垂直领域的落地应用，中国信通院拟开展《基于知识库的检索增强生成（RAG）技术要求》标准化建设工作。
检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG） 是一种通过检索外部知识库来获得额外语料，并使用 ICL（In-Context-Learning，上下文学习）来改进大型语言模型（LLM）生成效果的范式。RAG能有效地缓解大型语言模型幻觉问题，提高知识更新速度，并增强内容生成的可追溯性，使得大型语言模型在实际应用中变得更加实用和可信，成为大模型在垂直领域落地的重要技术。
在此背景下，为近一步加速检索增强生成技术的发展，助力大模型在垂直领域的落地，TC601 WG10数据应用工作组和WG16人工智能工作组联合启动《基于知识库的检索增强生成（RAG）技术要求》标准编制工作，现公开征集参编单位和参与专家，经审核通过后方可参与。同时，对标准内容编写、贯彻落地贡献突出的单位和专家，还将作为核心编制单位、专家写入标准。
请有意向参与的单位及专家在3月8日18:00前将如下信息反馈至hanxiaolu@caict.ac.cn
单位全称 | 姓名 | 职务 | 手机及微信 | 邮箱 | 在相关领域的成果、方案或计划 |
联系人：
韩晓璐
18627873252（微信同号）
hanxiaolu@caict.ac.cn
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