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LLama 系列、Gemini 系列等，在自然语言处理方面取得了显著的
成功，展示了超强的性能，但仍面临诸如幻觉、过时的知识、不可追溯的推理过程等挑战。2020
年，由 Lewis 等人引入的检索增强生成方法，通过整合来自外部数据库的知识，然后再继续回答问
题或生成文本。这个过程不仅为后续阶段提供信息，而且确保响应是基于检测到的证据的，从而显
著提高输出的准确性和相关性。在推理阶段从外部知识库动态检索信息使 RAG 能够解决诸如生成幻
觉等问题。RAG 与 LLM 的集成得到了迅速的应用，提高了自然语言处理任务的性能，并且使得模型
能够更好地利用外部知识和背景信息。
自 2020 年起，全球大语言模型在自然语言处理、计算机视觉、语音识别、推荐系统等领域表
现出卓越技术优势，市场规模持续增长，预计到 2028 年将达到 1095 亿美元。国外大模型产品研发
在 2021 年进入高速发展期，谷歌、OpenAI、英伟达、微软等公司都推出了自主研发的大模型，截
至 2023 年 7 月底，国外已发布了 138 个大模型。我国大模型发展迅速，与国际前沿保持同步，百
度、腾讯、清华大学、北京航空航天大学等单位都推出了自己的大模型，截至 2023 年七月底，我
国已发布 130 个大模型。
2.2 知识抽取
知识抽取主要分为命名实体识别和关系抽取两方面。命名实体识别（NER）任务，旨在识别与
特定语义实体类型相关联的文本跨度。该任务最早于 1991 年由 Rau 等人提出。随着信息理解、人
工智能等领域的顶级会议对 NER 任务的评测，其定义逐渐细化和完善，并逐渐成为自然语言处理
（NLP）领域的重要组成部分。然而，不同领域对实体类型的定义存在差异，因此 NER 模型的构建
取决于特定领域任务需求，通常涵盖人物信息、地点信息和组织机构信息等。对于英语、法语、西
班牙语等外语文本，通常采用单词作为基本单位，因此基于这些语言的 NER 模型主要关注
