关键点

RAG 似乎是“检索增强生成”（Retrieval Augmented Generation）的缩写，研究表明它是一种 AI 技术，通过从外部知识库检索信息来增强大型语言模型（LLM）的生成能力。
RPA 可能是“机器人流程自动化”（Robotic Process Automation）的缩写，证据倾向于它是一种使用软件机器人自动化重复性任务的技术，以提高业务效率。

RAG 是什么？

RAG，检索增强生成，是一种 AI 框架，它通过从外部知识库中检索事实来优化大型语言模型的输出，确保生成的内容基于最新的、准确的信息。例如，它可以让聊天机器人访问公司内部数据，提供基于权威来源的事实性回答。

RPA 是什么？

RPA，机器人流程自动化，是一种技术，使用软件机器人（或“机器人”）来自动化人类通常执行的重复性数字任务，如数据输入或处理交易。它可以加快流程，减少错误，让员工专注于更复杂的任务。

意想不到的细节

RAG 不仅限于文字生成，还可以用于支持聊天机器人和问答系统，确保信息实时更新，这在传统模型中可能较难实现。RPA 虽然名字中有“机器人”，但实际上没有物理机器人，更多是软件模拟人类操作。

详细调研报告

学习人工智能（AI）中的 RAG（检索增强生成）和 RPA（机器人流程自动化）是两个重要的技术领域，分别涉及生成式 AI 和业务流程自动化。本报告将详细探讨这两个概念的定义、创建方法、用途以及相关应用，旨在为读者提供全面的理解。

引言与背景

RAG 和 RPA 是技术领域的两个重要缩写。根据用户的查询，我首先需要确定它们的具体含义，并结合相关资源进行解释。

通过搜索，我发现 RAG 在 AI 上下文中最可能指的是“检索增强生成”（Retrieval Augmented Generation），而 RPA 则是指“机器人流程自动化”（Robotic Process Automation）。以下是详细分析。

RAG 的定义与特性

RAG 是 AI 中的一种技术，旨在增强大型语言模型（LLM）的生成能力，通过从外部知识库检索信息来提供更准确、上下文相关的回答。根据 Amazon Web Services 的解释，RAG 是优化 LLM 输出的一种过程，使其在生成响应前参考权威知识库，而非仅依赖训练数据。

定义：RAG 是一种 AI 框架，通过检索外部数据来增强 LLM 的生成能力，确保输出基于最新的、领域特定的信息。
特性：它包括四个关键阶段：数据准备和索引、检索、增强和生成。通常，数据被转换为 LLM 嵌入（numerical representations），以便高效检索和处理。
根据 Wikipedia 的条目，RAG 允许 LLM 使用领域特定或更新的信息，典型用例包括为聊天机器人提供公司内部数据或仅从权威来源提供事实信息。

RAG 的创建方法

RAG 的实现通常涉及以下步骤：

数据准备：将相关文档转换为 LLM 嵌入，通常使用神经网络生成向量表示。
检索阶段：根据用户查询，从知识库中检索相关文档，例如使用向量搜索技术。
增强阶段：将检索到的文档作为上下文与原始输入结合，输入到 LLM 中。
生成阶段：LLM 根据增强后的上下文生成最终响应。
根据 IBM Research 的博客，RAG 可以在不重新训练模型的情况下访问最新信息，特别适合知识密集型任务，如问答系统和支持聊天机器人。

RAG 的用途与应用

RAG 的用途广泛，涵盖多个 AI 领域，以下是详细分类：

领域 用途 示例
问答系统 提供基于权威来源的准确回答 企业知识库支持的客户服务聊天机器人
聊天机器人 确保实时更新和领域特定信息 提供公司内部政策或产品信息的聊天工具
内容生成 增强生成内容的准确性和相关性 基于最新新闻生成报告
知识密集型任务 提高事实一致性和多样性 在 MS-MARCO 和 Jeopardy 问题上的表现
根据 Databricks 的解释，RAG 在支持聊天机器人和问答系统中表现出色，特别是在需要维护最新信息或访问领域特定知识的情况下。

RPA 的定义与特性

RPA 是业务流程自动化的形式，基于软件机器人（bots）或 AI 代理来执行重复性任务。根据 Wikipedia 的条目，RPA 不应与 AI 混淆，它基于预定义的工作流，更多是自动化技术而非认知智能。

定义：RPA 是一种技术，使用软件机器人模拟人类与数字系统的交互，自动化高卷、重复性任务。
特性：它通过观察用户在图形用户界面（GUI）中的操作生成动作列表，然后重复这些操作，降低自动化使用的门槛。
根据 Automation Anywhere 的描述，RPA 机器人可以登录应用、输入数据、计算和完成任务，适用于银行、IT、人力资源和医疗等行业。

RPA 的创建方法

RPA 的实现通常涉及以下步骤：

任务识别：识别适合自动化的重复性任务，如数据输入或交易处理。
机器人配置：使用 RPA 工具（如 UiPath 或 Microsoft Power Automate）记录用户操作，生成机器人脚本。
部署与监控：部署机器人并监控其性能，确保高效运行并符合合规要求。
根据 UiPath 的解释，RPA 机器人可以模拟人类操作，如理解屏幕内容、完成按键输入和提取数据，速度更快且一致性更高。

RPA 的用途与应用

RPA 的用途广泛，涵盖多个业务领域，以下是详细分类：

领域 用途 示例

银行 自动化信用纠纷报告和优先级排序 机器人处理遗留应用中的记录
会计 更新中央银行汇率，节省分析师时间 每日自动下载并上传汇率数据
客户服务 自动化标准查询响应 网站聊天机器人处理密码重置请求
IT 支持 自动化高卷流程，如数据迁移 机器人执行 ERP 任务
根据 TechTarget 的定义，RPA 因其降低成本、简化处理和提升客户体验而日益流行，特别适合无需改变 IT 基础设施的业务单位。

意想不到的细节

令人注意的是，RAG 不仅限于文字生成，还可以用于支持聊天机器人和问答系统，确保信息实时更新，这在传统模型中可能较难实现。RPA 虽然名字中有“机器人”，但实际上没有物理机器人，更多是软件模拟人类操作，这可能与人们的直觉不同。

学习路径与建议

学习 RAG 建议从了解 LLM 和信息检索开始，结合在线课程（如 Coursera 的机器学习课程）和实践项目（如 Kaggle 竞赛）加速学习。学习 RPA 建议从业务流程自动化基础开始，尝试使用工具如 UiPath 或 Automation Anywhere 进行实践。

数据支持与来源

本报告参考了多方数据，包括 Amazon Web Services 的 RAG 解释，IBM Research 的 RAG 博客，Wikipedia 的 RAG 和 RPA 条目 和 https://en.wikipedia.org/wiki/Robotic_process_automation，以及 Automation Anywhere 和 UiPath 的 RPA 描述 和 https://www.uipath.com/rpa/robotic-process-automation。这些资源确保了报告内容的全面性和权威性。

结论

RAG 是 AI 中的一种技术，通过检索外部信息增强 LLM 的生成能力，广泛用于问答系统和聊天机器人。RPA 是一种业务自动化技术，使用软件机器人执行重复性任务，提高效率，适用于银行和客户服务等领域。两者在技术领域各有侧重，共同推动了 AI 和自动化的发展。