什么是RAG
RAG定義

RAG，即檢索增強生成，英文Retrieval-Augmented Generation的縮寫。

RAG可以通過將檢索模型和生成模型結(jié)合在一起，從而提高了生成內(nèi)容的相關(guān)性和質(zhì)量。

通俗一點講就是大模型LLM如何很好的與外部知識源結(jié)合在一起， 使其生成的內(nèi)容質(zhì)量更高，緩解大模型LLM生成內(nèi)容「幻覺」的問題。

檢索模型

檢索模型旨在從一組給定的文檔或知識庫中檢索相關(guān)信息。

檢索模型的工作就像是在一個巨大的圖書館中尋找信息。設(shè)想你有成千上萬本書籍和文章，當你提出一個問題時，檢索模型就像一個聰明的圖書管理員，能迅速理解你的問題并找到與之最相關(guān)的最佳信息。

檢索的核心分為如下兩部分：

• 索引：嵌入(Embeddings)，將知識庫轉(zhuǎn)換為可搜索/查詢的內(nèi)容。
• 查詢：從搜索內(nèi)容中提取最相關(guān)的、最佳知識片段。

生成模型

生成模型指的是大型語言模型LLM，例如chatGPT。生成模型是實現(xiàn)高質(zhì)量、高相關(guān)性內(nèi)容生成的關(guān)鍵。它不僅利用自身的強大語言生成能力，還結(jié)合檢索模型提供的確切信息，以生成更準確、更豐富的內(nèi)容。

簡單來說，檢索模型擅長'找'信息，生成模型擅長'創(chuàng)造'內(nèi)容。

執(zhí)行流程

執(zhí)行流程圖

索引生成部分

文檔處理：將私有知識庫中的文檔轉(zhuǎn)換成可以處理的文本塊。

嵌入模型：使用嵌入模型（如BERT、GPT等）將文本塊轉(zhuǎn)換成向量。

索引：創(chuàng)建文本塊向量的索引，以便能夠快速檢索。

數(shù)據(jù)庫：嵌入向量被存儲在一個向量數(shù)據(jù)庫中，通常使用近似最近鄰（ANN）搜索來優(yōu)化檢索速度。

用戶問答部分

查詢：用戶在聊天界面輸入查詢。

查詢嵌入：查詢也被轉(zhuǎn)換成向量，以便與文檔的嵌入向量進行比較。

檢索向量：查詢的向量在向量索引中被用來找出最相近的文本塊向量，最相近的文本塊向量代表了與用戶查詢最相關(guān)的知識片段。

提示和回答：生成模型（LLM）接收到用戶的查詢和檢索到的知識片段，然后生成回答。這個回答既包含了用戶查詢的上下文，也融合了從知識庫中檢索到的信息。

RAG的作用
保持知識更新

將大型語言模型（LLM）如ChatGPT配備能夠隨時查閱最新資訊的能力，就好比為它安裝了一對能夠觀察現(xiàn)實世界的“眼睛”。這種能力的增加不僅極大地擴展了模型的知識范圍，還提高了其與現(xiàn)實世界同步的能力，讓它能夠更有效地參與到關(guān)于時事的對話中。

提供專業(yè)知識

如果你的問題涉及特定的專業(yè)領(lǐng)域，RAG就像一個熟練的圖書管理員，它不僅掌握著大量的專業(yè)書籍，還能夠迅速而準確地從這些書籍中找到與你的問題最相關(guān)的答案。這樣的能力使得RAG在處理復(fù)雜和專業(yè)性問題時表現(xiàn)出色。

私有知識的安全

隨著人工智能的發(fā)展，數(shù)據(jù)安全成為了企業(yè)關(guān)注的重點。對于企業(yè)而言，將長期累積的獨有的知識庫、敏感的經(jīng)營數(shù)據(jù)、合同文件等機密信息上傳到互聯(lián)網(wǎng)上的大型模型可能會帶來安全風(fēng)險。在這種背景下，RAG技術(shù)提供了一種有效的解決方案。

增加可信度

RAG賦予機器人在回答問題時提供信息來源的能力，這是一個重要的特性。當你向機器人提問時，它不僅能給出答案，還能明確告訴你這些答案是基于哪些資料或數(shù)據(jù)得出的。這種透明度極大地增加了機器人提供的信息的可信度，并幫助用戶區(qū)分信息的真實性和準確性。

減少大模型LLM的“幻覺”

大型語言模型（如GPT系列）在生成文本時偶爾出現(xiàn)的“幻覺”（hallucination）現(xiàn)象，是由于模型在處理特定查詢時，可能會生成不準確、不相關(guān)或虛構(gòu)的信息。這種現(xiàn)象往往發(fā)生在模型對于回答問題所需的知識不了解或不熟悉的情況下。RAG的出現(xiàn)，通過利用外部知識源，可以有效地彌補這一缺陷。

面臨的挑戰(zhàn)

RAG在實施過程中確實面臨著多項挑戰(zhàn)，其中包括嵌入質(zhì)量、性能優(yōu)化和上下文理解。這些難點不僅關(guān)系到RAG系統(tǒng)的效率，還直接影響到最終生成文本的準確性和可用性。

提升嵌入的質(zhì)量

將外部知識源轉(zhuǎn)換為向量時，需要保證嵌入（embedding）的高質(zhì)量至關(guān)重要，這一過程對于提高查詢與知識庫信息匹配的準確性至關(guān)重要。技術(shù)上，這要求嵌入能夠捕獲和保留文本的深層語義特征，包括上下文關(guān)系和詞匯間的微妙聯(lián)系。

此外，為了避免訓(xùn)練過程中的數(shù)據(jù)偏見，需要用到平衡和多樣化的數(shù)據(jù)集。只有這樣，通過嵌入生成的向量才能真正代表原始文本的意圖和內(nèi)容，從而在查詢時提供更準確、更相關(guān)的結(jié)果。

查找精確知識的挑戰(zhàn)

從外部知識源中準確地查找與當前問題最匹配的知識是一個復(fù)雜的挑戰(zhàn)。這要求大模型LLM能夠深入理解用戶查詢的真實意圖，同時利用高效的檢索算法在龐大的數(shù)據(jù)集中快速定位相關(guān)信息。此外，確保檢索結(jié)果的相關(guān)性和質(zhì)量，以及處理大量數(shù)據(jù)的能力，也是這一挑戰(zhàn)的關(guān)鍵部分。同時，系統(tǒng)還需要適應(yīng)模糊或復(fù)雜的查詢，并保持知識庫的時效性和準確性。

上下文內(nèi)容的理解

上下文理解是一個核心挑戰(zhàn)，要求生成模型不僅深入理解檢索到的上下文信息，包括其隱含含義和語境；
在理解檢索到的內(nèi)容后，挑戰(zhàn)在于如何將這些信息與原始查詢請求以及模型已有的知識庫相結(jié)合。這要求模型能夠在回答生成過程中，不僅準確地引用檢索信息，還要保證信息的連貫性和邏輯性。

上下文理解的挑戰(zhàn)要求RAG在處理和生成回答時，能夠展現(xiàn)出高度的理解能力和靈活的信息整合能力。這對于提升回答的質(zhì)量和用戶滿意度至關(guān)重要。

應(yīng)用場景

RAG在未來的應(yīng)用前景非常廣闊，幾乎覆蓋了所有企業(yè)和行業(yè)。這是因為RAG能夠結(jié)合大型語言模型的強大處理能力和企業(yè)或行業(yè)自身獨有的知識體系，從而制定出行業(yè)或企業(yè)專屬的AI解決方案。無論是金融、醫(yī)療、法律、教育，還是零售、制造、娛樂等行業(yè)，企業(yè)都可以利用RAG技術(shù)構(gòu)建專門的小型模型，以滿足特定的業(yè)務(wù)需求。

醫(yī)療行業(yè)

在醫(yī)療領(lǐng)域，RAG可以被用作臨床決策支持工具。通過結(jié)合醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)庫和研究論文，RAG能夠幫助醫(yī)生快速獲得關(guān)于疾病診斷、治療方案和藥物信息的最新研究。例如，對于罕見病的診斷，RAG可以通過檢索最新的醫(yī)學(xué)文獻和病例報告，提供可能的診斷建議和治療方法。

法律行業(yè)

在法律行業(yè)，RAG可以輔助律師進行案例研究和提供法律咨詢。通過訪問法律數(shù)據(jù)庫和歷史案例，RAG能夠幫助律師找到相關(guān)的法律先例和法規(guī)，從而提高案件分析的效率和準確性。這對于處理復(fù)雜的法律問題，如知識產(chǎn)權(quán)糾紛或國際法案，尤為有用。

教育領(lǐng)域

在教育領(lǐng)域，RAG可以作為學(xué)習(xí)資源和研究輔助工具。教師和學(xué)生可以利用RAG快速訪問大量的教育資料、學(xué)術(shù)論文和案例研究，從而豐富教學(xué)內(nèi)容和加深學(xué)習(xí)理解。例如，學(xué)生在準備論文時，可以用RAG來查找相關(guān)的研究工作和理論框架。

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