RAG-檢索增強生成技術(shù)已經(jīng)可以看作是大語言模型應用的核心技術(shù)之一，怎么理解RAG這項技術(shù)的價值和局限性呢？這篇文章里，作者做了梳理和總結(jié)，一起來看一下。

Hi，見字如面。

今天我們來聊一聊RAG-檢索增強生成這項技術(shù)應用。

想象一下，如果大語言模型（LLM）能夠接入一個實時更新的知識庫，那它會給我們帶來一個什么樣的體驗？

• 當它與醫(yī)療數(shù)據(jù)庫結(jié)合時，LLM成為醫(yī)生和護士的AI伙伴，可隨時提供精準的診斷建議和患者的護理方案。
• 當它與市場數(shù)據(jù)結(jié)合時，LLM成為金融分析師的虛擬助理，輔助分析市場走勢，并提出明智的投資策略。
• 當它與企業(yè)知識庫結(jié)合時，LLM轉(zhuǎn)變?yōu)槠髽I(yè)的全方位AI助理，從自動化客戶服務到員工培訓，再到銷售策略和市場洞察，助力企業(yè)實現(xiàn)智能化運營。

檢索增強生成（RAG，Retrieval-Augmented Generation）；

這項技術(shù)已經(jīng)被視為大語言模型應用的核心技術(shù)之一，它有效地解決了大語言模型中誤導性的輸出問題、缺乏知識時效性的問題、以及特定領(lǐng)域?qū)I(yè)知識不足的問題。

一、什么是RAG？

簡單的說RAG就是給大語言模型外掛一個“實時可更新的知識庫”，是一種使用外部數(shù)據(jù)來提高LLM的準確性和可靠性的技術(shù)。

要實現(xiàn)RAG的過程，一共可分為三步：

第一步：準備數(shù)據(jù)

我們需要準備好知識庫中所需要的文檔數(shù)據(jù)，并且將這些數(shù)據(jù)上傳至知識庫中。

此時，上傳的數(shù)據(jù)會由「嵌入模型-Embedding Model」進行向量化的處理，這個過程就是將文本內(nèi)容轉(zhuǎn)化為計算機理解的語言。

轉(zhuǎn)換后，再存儲在一個特定的數(shù)據(jù)庫中，這個數(shù)據(jù)庫通常被稱之為「向量數(shù)據(jù)庫-Vector Database」。

第二步：將用戶輸入的信息與知識庫的文檔進行匹配

用戶輸入一段文本時，這段文本也會被「嵌入模型」進行向量化處理；

然后計算機將用戶輸入的內(nèi)容與向量數(shù)據(jù)庫中的內(nèi)容進行【相似匹配】，從而找到數(shù)據(jù)庫中最相關(guān)的文檔內(nèi)容。

在匹配的過程中有一些優(yōu)化的技術(shù)方式，常見的就是ANN，近似最鄰近搜索（Approximate Nearest Neighbor, ANN）。

第三步：匯總信息與生成內(nèi)容

將匹配到的信息與用戶輸入的信息結(jié)合（這里涉及到一些預處理的過程，比如讓模型能夠區(qū)分哪些是用戶輸入的信息，哪些是檢索到的知識）；再將處理后的信息輸入給模型生成一個綜合回答。

輸出的內(nèi)容不僅包括文本，還附有相關(guān)的引用來源。

二、RAG的優(yōu)勢與局限

現(xiàn)在，你應該對RAG的核心工作原理有了清晰地理解；接下來，讓我們進一步探討RAG的優(yōu)勢與局限。

優(yōu)勢方面，可以總結(jié)為以下四大優(yōu)勢：

1. 成本低且效益高

由于RAG技術(shù)是通過檢索現(xiàn)有的知識庫來增強模型的回復質(zhì)量，因此無需對模型（LLM）進行重新訓練，就能夠提升模型的輸出質(zhì)量。

2. 增強模型輸出的可信度

RAG生成的回答可以附帶對應的引用來源，用戶可以輕松驗證模型回答的準確性，從而增加對模型輸出的信任。

3. 增強模型輸出的準確性和專業(yè)性

通過檢索知識庫中的信息，可以有效減少模型作出錯誤判斷的可能性，并利用特定的知識和提示（Prompt)，可以滿足不同行業(yè)或用戶的定制需求。

4. 始終訪問最新的數(shù)據(jù)

知識庫可以實時更新，便于模型調(diào)用最新的信息和數(shù)據(jù)。這對于需要實時獲取最新信息的領(lǐng)域尤為重要，如教育、醫(yī)療和金融領(lǐng)域。

5. 最后敲個黑板

RAG技術(shù)雖然有以上顯著的優(yōu)勢，但它不是萬能的，只是錦上添花的一種手段，因為它主要是優(yōu)化了模型的輸入過程，通過豐富輸入信息的方式，來增強模型的輸出質(zhì)量。

但這項技術(shù)并不改變模型本身的推理能力，不會改變模型任何的參數(shù)。

如果模型本身的參數(shù)不足、在理解和推理上存在固有缺陷，單純用RAG技術(shù)也無法提高模型的輸出能力。

三、最后的話

這篇文章我們探討了RAG的技術(shù)原理、優(yōu)勢和其局限性，希望對你有所幫助和啟發(fā)。如果你有任何想法、疑問或者想要分享的經(jīng)驗，請隨時留言交流。

祝你在AI應用的探索之路上充滿收獲和進步。

我是在野，歡迎關(guān)注，咱們下篇再見??

參考資料

1. 《Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks》
2. 《什么是檢索增強生成？》 from：NVIDIA-Blog