本文深入淺出地介紹檢索增強型生成（RAG）技術，一種能顯著提升AI回答準確性的創新方法。通過結合大型語言模型與外部知識庫，RAG有效解決了AI"幻覺"問題，提供最新、可靠的信息。無論你是AI初學者還是開發者，本文將幫助你理解RAG的工作原理、核心組件、應用場景及未來趨勢，助你在AI項目中實現更精準、更可信的智能應用。
近年來，人工智能取得了巨大的飛躍，這主要歸功於大型語言模型（LLMs）。LLMs非常擅長理解和生成類似人類的文本，它們促成了多種新工具的創建，比如先進的聊天機器人和AI作家。
儘管LLMs在生成流暢且類似人類的文本方面表現出色，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。
那麼，這個問題的解決方案是什麼呢？答案是檢索增強型生成（RAG）系統。
RAG集成了像GPT這樣的模型的強大功能，並增加了從外部來源查找信息的能力，比如專有數據庫、文章和內容。這有助於AI產生不僅寫得好，而且在事實和上下文正確性方面也更準確的文本。
通過結合生成文本的能力與查找和使用準確相關信息的力量，RAG開闢了許多新的可能性。它有助於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，它在哪裏被使用，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，提高其結果的相關性和事實準確性。
現在，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）驅動，它們是在大量互聯網內容/數據上訓練和構建的。它們在幾乎所有主題上都能產生類似人類的文本，看起來它們似乎能夠完美地回答我們所有的問題，但並不總是這樣。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搜索經過策劃的知識庫中的可靠信息。
3.檢索相關信息。
4.將這些信息傳遞給LLM。
5.LLM使用這些準確信息作出回答。
這個過程的結果是得到由準確信息支持的迴應。
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。一個傳統的LLM像ChatGPT可能會説：“通常，你可以託運一個重達50磅的行李和一個隨身行李。但具體請諮詢你的航空公司。”一個RAG增強系統會説：“對於X航空公司，經濟艙乘客可以託運一個50磅的行李和一個17磅的隨身行李。商務艙可以獲得兩個70磅的行李。注意運動器材等特殊物品的規則，並總是在辦理登機手續時驗證。”
你注意到區別了嗎？RAG提供了針對實際航空公司政策的具體、更準確的信息。總之，RAG使這些系統更可靠和值得信賴。在開發更適用於現實世界的AI系統方面非常重要。
RAG如何工作
現在我們已經對RAG有了一個很好的瞭解，讓我們瞭解它是如何工作的。首先，讓我們從一個簡單的架構圖開始。
RAG的關鍵組件
從上面的架構圖中，從用户問題到問題最終答案之間，有三個關鍵組件對RAG的工作至關重要。
1.知識庫
2.檢索器
3.生成器
現在，讓我們一個一個地瞭解它們。
知識庫
這是包含所有可以引用來回答所有問題的文檔、文章或數據的存儲庫。這需要不斷更新新的和相關信息，以便迴應是準確的，並向用户提供最相關和最新的信息。
從技術角度來看，這通常使用向量數據庫如Pinecone、FAISS等來存儲文本作為數值表示（嵌入），從而允許快速和高效的搜索。
檢索器
它負責找到與用户問題相關的文檔或數據。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的信息。
從技術角度來看，這通常使用密集檢索方法，如Dense Passage Retrieval或BM25。這些方法將用户問題轉換為知識庫中使用的那種數值表示，並與相關信息匹配。
生成器
它負責生成與用户問題相關且上下文相關的連貫內容。它從檢索器那裏獲取信息，並用它來構建回答這個問題的迴應。
從技術角度來看，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據集上訓練的，可以根據它們接收的輸入生成類似人類的文本。
RAG的好處和應用
現在我們知道了RAG是什麼以及它如何工作，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 與傳統的AI模型（如ChatGPT）不同，它們僅限於訓練數據，RAG系統可以訪問並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、最新信息來提高迴應的準確性。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。
定製化和專業化 公司可以根據自己的特定需求構建RAG系統，使用專門的知識庫並創建特定領域的AI助手。
透明度和可解釋性 RAG系統通常可以提供其信息的來源，使用户更容易理解來源、驗證聲明，並理解迴應背後的推理。
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建新模型，組織可以更新他們的知識庫，使AI系統的擴展和維護變得更容易。
RAG的應用
客户服務 RAG使客户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，並提供精確和上下文的答案。
個性化助手 公司可以創建定製的AI助手，可以利用他們獨特和專有的數據。通過利用組織內部關於政策、程序和其他數據的文件，這些助手可以快速有效地回答員工的查詢。
客户之聲 組織可以使用RAG分析並從廣泛的客户反饋渠道中提取可操作的洞察，以全面瞭解客户體驗、情感和需求。這使他們能夠快速識別和解決關鍵問題，做出數據驅動的決策，並根據客户反饋的完整畫面不斷改進他們的產品。
RAG的未來 RAG已經成為人工智能領域改變遊戲規則的技術，結合了大型語言模型的威力與動態信息檢索。許多組織已經在利用這一點，併為他們的需求構建定製解決方案。
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系統將：
·具有更大的上下文理解和增強的個性化；
·超越文本，並整合圖像、音視頻，成為多模態系統
·擁有實時知識庫更新；
·與許多工作流程無縫集成，提高生產力和增強協作。
結論
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生成內容與其事實準確性之間的差距，RAG將為智能AI系統奠定舞台，這些系統不僅更有能力，而且更準確、更值得信賴。隨着這種技術的不斷髮展，我們與信息的互動將比以往任何時候都更高效、更準確。
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