盡管LLMs在生成流暢且類似人類的文本方面表現(xiàn)出色，但它們有時(shí)在事實(shí)準(zhǔn)確性上存在困難。當(dāng)準(zhǔn)確性非常重要時(shí)，這可能是一個(gè)巨大的問(wèn)題。

那么，這個(gè)問(wèn)題的解決方案是什么呢？答案是檢索增強(qiáng)型生成（RAG）系統(tǒng)。

RAG集成了像GPT這樣的模型的強(qiáng)大功能，并增加了從外部來(lái)源查找信息的能力，比如專有數(shù)據(jù)庫(kù)、文章和內(nèi)容。這有助于AI產(chǎn)生不僅寫得好，而且在事實(shí)和上下文正確性方面也更準(zhǔn)確的文本。

通過(guò)結(jié)合生成文本的能力與查找和使用準(zhǔn)確相關(guān)信息的力量，RAG開(kāi)辟了許多新的可能性。它有助于彌合僅僅編寫文本的AI與能夠使用實(shí)際知識(shí)的AI之間的差距。

在這篇文章中，我們將更仔細(xì)地研究RAG，它是如何工作的，它在哪里被使用，以及它可能如何改變我們未來(lái)與AI的互動(dòng)。

讓我們從一個(gè)正式的RAG定義開(kāi)始：

檢索增強(qiáng)型生成（RAG）是一個(gè)AI框架，它通過(guò)將大型語(yǔ)言模型（LLMs）與外部知識(shí)庫(kù)連接起來(lái)來(lái)增強(qiáng)它們。這允許訪問(wèn)最新的、準(zhǔn)確的信息，提高其結(jié)果的相關(guān)性和事實(shí)準(zhǔn)確性。

現(xiàn)在，讓我們用簡(jiǎn)單的語(yǔ)言來(lái)解釋，以便容易理解。

我們都使用過(guò)像ChatGPT這樣的AI聊天機(jī)器人來(lái)回答我們的問(wèn)題。這些由大型語(yǔ)言模型（LLMs）驅(qū)動(dòng)，它們是在大量互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容/數(shù)據(jù)上訓(xùn)練和構(gòu)建的。它們?cè)趲缀跛兄黝}上都能產(chǎn)生類似人類的文本，看起來(lái)它們似乎能夠完美地回答我們所有的問(wèn)題，但并不總是這樣。它們有時(shí)分享的信息可能不準(zhǔn)確，事實(shí)上不正確。

這就是RAG發(fā)揮作用的地方。以下是它的工作原理：

1.提出一個(gè)問(wèn)題。

2.RAG搜索經(jīng)過(guò)策劃的知識(shí)庫(kù)中的可靠信息。

3.檢索相關(guān)信息。

4.將這些信息傳遞給LLM。

5.LLM使用這些準(zhǔn)確信息作出回答。

這個(gè)過(guò)程的結(jié)果是得到由準(zhǔn)確信息支持的回應(yīng)。

讓我們用一個(gè)例子來(lái)理解這一點(diǎn)：想象你想知道國(guó)際航班的行李限額。一個(gè)傳統(tǒng)的LLM像ChatGPT可能會(huì)說(shuō)：“通常，你可以托運(yùn)一個(gè)重達(dá)50磅的行李和一個(gè)隨身行李。但具體請(qǐng)咨詢你的航空公司。”一個(gè)RAG增強(qiáng)系統(tǒng)會(huì)說(shuō)：“對(duì)于X航空公司，經(jīng)濟(jì)艙乘客可以托運(yùn)一個(gè)50磅的行李和一個(gè)17磅的隨身行李。商務(wù)艙可以獲得兩個(gè)70磅的行李。注意運(yùn)動(dòng)器材等特殊物品的規(guī)則，并總是在辦理登機(jī)手續(xù)時(shí)驗(yàn)證。”

你注意到區(qū)別了嗎？RAG提供了針對(duì)實(shí)際航空公司政策的具體、更準(zhǔn)確的信息。總之，RAG使這些系統(tǒng)更可靠和值得信賴。在開(kāi)發(fā)更適用于現(xiàn)實(shí)世界的AI系統(tǒng)方面非常重要。

RAG如何工作

現(xiàn)在我們已經(jīng)對(duì)RAG有了一個(gè)很好的了解，讓我們了解它是如何工作的。首先，讓我們從一個(gè)簡(jiǎn)單的架構(gòu)圖開(kāi)始。

RAG的關(guān)鍵組件

從上面的架構(gòu)圖中，從用戶問(wèn)題到問(wèn)題最終答案之間，有三個(gè)關(guān)鍵組件對(duì)RAG的工作至關(guān)重要。

1.知識(shí)庫(kù)

2.檢索器

3.生成器

現(xiàn)在，讓我們一個(gè)一個(gè)地了解它們。

知識(shí)庫(kù)

這是包含所有可以引用來(lái)回答所有問(wèn)題的文檔、文章或數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)庫(kù)。這需要不斷更新新的和相關(guān)信息，以便回應(yīng)是準(zhǔn)確的，并向用戶提供最相關(guān)和最新的信息。

從技術(shù)角度來(lái)看，這通常使用向量數(shù)據(jù)庫(kù)如Pinecone、FAISS等來(lái)存儲(chǔ)文本作為數(shù)值表示（嵌入），從而允許快速和高效的搜索。

檢索器

它負(fù)責(zé)找到與用戶問(wèn)題相關(guān)的文檔或數(shù)據(jù)。當(dāng)提出一個(gè)問(wèn)題時(shí)，檢索器會(huì)快速搜索知識(shí)庫(kù)以找到最相關(guān)的信息。

從技術(shù)角度來(lái)看，這通常使用密集檢索方法，如Dense Passage Retrieval或BM25。這些方法將用戶問(wèn)題轉(zhuǎn)換為知識(shí)庫(kù)中使用的那種數(shù)值表示，并與相關(guān)信息匹配。

生成器

它負(fù)責(zé)生成與用戶問(wèn)題相關(guān)且上下文相關(guān)的連貫內(nèi)容。它從檢索器那里獲取信息，并用它來(lái)構(gòu)建回答這個(gè)問(wèn)題的回應(yīng)。

從技術(shù)角度來(lái)看，這由大型語(yǔ)言模型（LLM）如GPT-4或開(kāi)源替代品如LLAMA或BERT提供動(dòng)力。這些模型是在大量數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練的，可以根據(jù)它們接收的輸入生成類似人類的文本。

RAG的好處和應(yīng)用

現(xiàn)在我們知道了RAG是什么以及它如何工作，讓我們探索它提供的一些好處以及RAG的應(yīng)用。

RAG的好處

最新的知識(shí)

與傳統(tǒng)的AI模型（如ChatGPT）不同，它們僅限于訓(xùn)練數(shù)據(jù)，RAG系統(tǒng)可以訪問(wèn)并利用知識(shí)庫(kù)中最新的信息。

增強(qiáng)準(zhǔn)確性和減少幻覺(jué)

RAG通過(guò)使用知識(shí)庫(kù)中的事實(shí)、最新信息來(lái)提高回應(yīng)的準(zhǔn)確性。這在很大程度上減少了“AI幻覺(jué)”的問(wèn)題——即AI生成更合理但錯(cuò)誤的信息的實(shí)例。

定制化和專業(yè)化

公司可以根據(jù)自己的特定需求構(gòu)建RAG系統(tǒng)，使用專門的知識(shí)庫(kù)并創(chuàng)建特定領(lǐng)域的AI助手。

透明度和可解釋性

RAG系統(tǒng)通常可以提供其信息的來(lái)源，使用戶更容易理解來(lái)源、驗(yàn)證聲明，并理解回應(yīng)背后的推理。

可擴(kuò)展性和效率

RAG允許高效使用計(jì)算資源。與其不斷重新訓(xùn)練大型模型或構(gòu)建新模型，組織可以更新他們的知識(shí)庫(kù)，使AI系統(tǒng)的擴(kuò)展和維護(hù)變得更容易。

RAG的應(yīng)用

客戶服務(wù)

RAG使客戶支持聊天機(jī)器人更智能、更有幫助。這些聊天機(jī)器人可以訪問(wèn)知識(shí)庫(kù)中的最新信息，并提供精確和上下文的答案。

個(gè)性化助手

公司可以創(chuàng)建定制的AI助手，可以利用他們獨(dú)特和專有的數(shù)據(jù)。通過(guò)利用組織內(nèi)部關(guān)于政策、程序和其他數(shù)據(jù)的文件，這些助手可以快速有效地回答員工的查詢。

客戶之聲

組織可以使用RAG分析并從廣泛的客戶反饋渠道中提取可操作的洞察，以全面了解客戶體驗(yàn)、情感和需求。這使他們能夠快速識(shí)別和解決關(guān)鍵問(wèn)題，做出數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策，并根據(jù)客戶反饋的完整畫(huà)面不斷改進(jìn)他們的產(chǎn)品。

RAG的未來(lái)

RAG已經(jīng)成為人工智能領(lǐng)域改變游戲規(guī)則的技術(shù)，結(jié)合了大型語(yǔ)言模型的威力與動(dòng)態(tài)信息檢索。許多組織已經(jīng)在利用這一點(diǎn)，并為他們的需求構(gòu)建定制解決方案。

展望未來(lái)，RAG將改變我們與信息互動(dòng)和做決策的方式。未來(lái)的RAG系統(tǒng)將：

·具有更大的上下文理解和增強(qiáng)的個(gè)性化；

·超越文本，并整合圖像、音視頻，成為多模態(tài)系統(tǒng)

·擁有實(shí)時(shí)知識(shí)庫(kù)更新；

·與許多工作流程無(wú)縫集成，提高生產(chǎn)力和增強(qiáng)協(xié)作。

結(jié)論

總之，RAG將徹底改變我們與AI和信息的互動(dòng)方式。通過(guò)縮小AI生成內(nèi)容與其事實(shí)準(zhǔn)確性之間的差距，RAG將為智能AI系統(tǒng)奠定舞臺(tái)，這些系統(tǒng)不僅更有能力，而且更準(zhǔn)確、更值得信賴。隨著這種技術(shù)的不斷發(fā)展，我們與信息的互動(dòng)將比以往任何時(shí)候都更高效、更準(zhǔn)確。