盡管LLMs在生成流暢且類似人類的文本方面表現(xiàn)出色，但它們有時在事實準確性上存在困難。當準確性非常重要時，這可能是一個巨大的問題。

那么，這個問題的解決方案是什么呢？答案是檢索增強型生成（RAG）系統(tǒng)。

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

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

在這篇文章中，我們將更仔細地研究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與AI的互動。

讓我們從一個正式的RAG定義開始：

檢索增強型生成（RAG）是一個AI框架，它通過將大型語言模型（LLMs）與外部知識庫連接起來來增強它們。這允許訪問最新的、準確的信息，提高其結(jié)果的相關(guān)性和事實準確性。

現(xiàn)在，讓我們用簡單的語言來解釋，以便容易理解。

我們都使用過像ChatGPT這樣的AI聊天機器人來回答我們的問題。這些由大型語言模型（LLMs）驅(qū)動，它們是在大量互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容/數(shù)據(jù)上訓練和構(gòu)建的。它們在幾乎所有主題上都能產(chǎn)生類似人類的文本，看起來它們似乎能夠完美地回答我們所有的問題，但并不總是這樣。它們有時分享的信息可能不準確，事實上不正確。

這就是RAG發(fā)揮作用的地方。以下是它的工作原理：

1.提出一個問題。

2.RAG搜索經(jīng)過策劃的知識庫中的可靠信息。

3.檢索相關(guān)信息。

4.將這些信息傳遞給LLM。

5.LLM使用這些準確信息作出回答。

這個過程的結(jié)果是得到由準確信息支持的回應。

讓我們用一個例子來理解這一點：想象你想知道國際航班的行李限額。一個傳統(tǒng)的LLM像ChatGPT可能會說：“通常，你可以托運一個重達50磅的行李和一個隨身行李。但具體請咨詢你的航空公司?！币粋€RAG增強系統(tǒng)會說：“對于X航空公司，經(jīng)濟艙乘客可以托運一個50磅的行李和一個17磅的隨身行李。商務(wù)艙可以獲得兩個70磅的行李。注意運動器材等特殊物品的規(guī)則，并總是在辦理登機手續(xù)時驗證?！?/p>

你注意到區(qū)別了嗎？RAG提供了針對實際航空公司政策的具體、更準確的信息?？傊琑AG使這些系統(tǒng)更可靠和值得信賴。在開發(fā)更適用于現(xiàn)實世界的AI系統(tǒng)方面非常重要。

RAG如何工作

現(xiàn)在我們已經(jīng)對RAG有了一個很好的了解，讓我們了解它是如何工作的。首先，讓我們從一個簡單的架構(gòu)圖開始。

RAG的關(guān)鍵組件

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

1.知識庫

2.檢索器

3.生成器

現(xiàn)在，讓我們一個一個地了解它們。

知識庫

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

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

檢索器

它負責找到與用戶問題相關(guān)的文檔或數(shù)據(jù)。當提出一個問題時，檢索器會快速搜索知識庫以找到最相關(guān)的信息。

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

生成器

它負責生成與用戶問題相關(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，并用它來構(gòu)建回答這個問題的回應。

從技術(shù)角度來看，這由大型語言模型（LLM）如GPT-4或開源替代品如LLAMA或BERT提供動力。這些模型是在大量數(shù)據(jù)集上訓練的，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的應用。

RAG的好處

最新的知識

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

增強準確性和減少幻覺

RAG通過使用知識庫中的事實、最新信息來提高回應的準確性。這在很大程度上減少了“AI幻覺”的問題——即AI生成更合理但錯誤的信息的實例。

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)，使用專門的知識庫并創(chuàng)建特定領(lǐng)域的AI助手。

透明度和可解釋性

RAG系統(tǒng)通?？梢蕴峁┢湫畔⒌膩碓矗褂脩舾菀桌斫鈦碓?、驗證聲明，并理解回應背后的推理。

可擴展性和效率

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

RAG的應用

客戶服務(wù)

RAG使客戶支持聊天機器人更智能、更有幫助。這些聊天機器人可以訪問知識庫中的最新信息，并提供精確和上下文的答案。

個性化助手

公司可以創(chuàng)建定制的AI助手，可以利用他們獨特和專有的數(shù)據(jù)。通過利用組織內(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、情感和需求。這使他們能夠快速識別和解決關(guān)鍵問題，做出數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策，并根據(jù)客戶反饋的完整畫面不斷改進他們的產(chǎn)品。

RAG的未來

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)合了大型語言模型的威力與動態(tài)信息檢索。許多組織已經(jīng)在利用這一點，并為他們的需求構(gòu)建定制解決方案。

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

·具有更大的上下文理解和增強的個性化；

·超越文本，并整合圖像、音視頻，成為多模態(tài)系統(tǒng)

·擁有實時知識庫更新；

·與許多工作流程無縫集成，提高生產(chǎn)力和增強協(xié)作。

結(jié)論

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