近年来，AI取得了巨大的飞跃，这主要得益于大型语言模型（LLM）。LLM在理解和生成类人文本方面确实很出色，它们导致了高级聊天机器人、AI作家等一些新工具的诞生。
尽管LLM在生成流畅、类似人类的文本方面很出色，但它们有时在确保事实准确性方面存在困难。当准确性非常重要时，这可能会成为一个巨大的问题
那么这个问题该如何解决呢？答案是检索增强生成（RAG）。
RAG集成了像GPT这样的模型的所有强大功能，同时还增加了从外部来源查找信息的能力，比如专有数据库、文章和内容。这帮助AI生成的文本不仅写得很好，而且在事实和语境上更加准确。
通过将文本生成能力和查找和使用准确、相关信息的能力相结合，RAG开启了许多新的可能性。它帮助弥合了仅仅编写文本的AI和使用实际知识的AI之间的差距。
在这篇文章中，我们将更深入地了解RAG，它的工作原理、应用领域，以及它可能如何改变我们未来与AI的互动。
什么是检索增强生成（RAG）？
让我们从RAG的正式定义开始：
检索增强生成（RAG）是一个AI框架，通过将大型语言模型（LLM）与外部知识库连接起来，从而增强它们。这使得能够访问最新、准确的信息，提高了其结果的相关性和事实准确性。
现在，让我们用简单易懂的语言来解释。
在过去的两年里，我们都使用过像ChatGPT这样的AI聊天机器人，它们可以回答我们的问题。这些聊天机器人是由大型语言模型（LLM）驱动的，后者是在大量互联网内容/数据上进行训练和构建的。它们在几乎所有主题上都能生成类人文本。看起来它们完全能够回答我们所有的问题，但并非总是如此。它们有时会分享可能不准确和事实不正确信息。
这就是RAG发挥作用的地方。以下是它的基本工作方式（从很高层次上来说）：
- 你提出一个问题。
- RAG搜索一个精心筛选的、可靠的 information知识库。
- 它检索相关信息。
- 然后把它传递给LLM。
- LLM利用这些准确的信息来回答你。
这个过程的结果是，回答有准确信息的支持。
让我们用一个例子来理解这个问题：假设你想了解国际航班的行李允许重量。一个传统LLM（如ChatGPT）可能会说：“通常，你可以托运一个最多50磅的行李和一个17磅的手提行李。但请与你的航空公司核实具体规定。” 一个RAG增强型系统会说：“对于X航空公司，经济舱乘客可以托运一个50磅的行李和一个17磅的手提行李，商务舱乘客可以托运两个70磅的行李。请注意特殊规定，比如运动装备等，并且在办理登机手续时进行核实。”
你注意到了区别吗？RAG提供了更具体、更准确的信息，符合实际航空公司的政策。总的来说，RAG使得这些系统更加可靠和值得信赖。在开发对现实世界应用更加可靠的AI系统时，这是非常关键的。
RAG的工作原理
现在我们已经对RAG有了大致的了解，接下来让我们看看它是如何工作的。首先，我们从简单的架构图开始。
RAG的关键组成部分
从上面的架构图中可以看出，在用户问题和问题的最终答案之间，有三个对RAG工作至关重要的关键组件。
- 知识库
- 检索器
- 生成器
接下来，让我们逐一了解这些组件。
知识库
这是包含所有文档、文章或数据的地方，可以参考这些信息来回答所有问题。这需要不断更新，包含新的相关信息，以便回答准确，并为用户提供最相关、最新的信息。
从技术角度来看，这通常使用向量数据库，如Pinecone、FAISS等，以数值表示（嵌入）存储文本，从而实现快速高效搜索。
检索器
它负责找到与用户问题相关的文档或数据。当提出一个问题时，检索器会快速搜索知识库，找到最相关的信息。
从技术角度来看，这通常使用密集检索方法，如密集段落检索或BM25。这些方法将用户问题转换为与知识库中相同的数值表示，并与其相关信息匹配。
生成器
它负责生成与用户问题在上下文上相关且连贯的内容。它获取检索器的信息，并使用它来构建一个回答问题的回复。
从技术角度来看，这是由大型语言模型（如GPT-4）或开源替代品如LLAMA或BERT提供支持的。这些模型在大量数据上进行训练，能够根据接收到的输入生成类似人类的文本。
RAG的优势和应用
既然我们知道RAG是什么以及它是如何工作的，让我们探讨一些RAG所提供的优势以及RAG的应用。
RAG的优势
知识更新
与只能使用训练数据的传统AI模型（ChatGPT）不同，RAG系统可以访问并利用知识库中最最新的信息。
提高准确性和减少幻觉
RAG通过在知识库中使用事实性的、最新的信息来提高响应的准确性。这在很大程度上减少了AI生成更合理但错误信息的问题，即“幻觉”。
定制和专业化
公司可以通过使用专业知识库和创建AI助手来实现RAG系统的定制化，使其在特定领域成为专家。
透明度和可解释性
RAG系统通常能提供其信息的来源，这使得用户更容易理解信息来源，验证声明，并了解回应背后的推理。
可扩展性与效率
RAG允许高效利用计算资源。组织可以通过更新知识库，而不是不断重新训练大型模型或构建新模型，从而更容易扩展和维护AI系统。
RAG的应用
客户服务
RAG使客户支持聊天机器人变得更智能、更有帮助。这些聊天机器人可以访问知识库中最新的信息，并提供精确和上下文相关的答案。
个性化助手
公司可以创建定制的AI助手，这些助手可以访问他们独特和专有的数据。通过利用组织内部的文件，包括政策、程序和其他数据，这些助手可以迅速有效地回答员工的问题。
客户声音
组织可以使用RAG来分析，并从各种客户反馈渠道中提取有价值的洞察力，以创建对客户体验、情感和需求的全面理解。这使他们能够迅速识别并解决关键问题，做出基于数据的决定，并根据客户在各接触点的完整反馈情况不断改进产品。
RAG的未来
RAG作为人工智能领域的一项颠覆性技术，将大规模语言模型的力量与动态信息检索相结合。许多组织已经在利用这一点，并为自己的需求构建定制化解决方案。
展望未来，RAG将改变我们与信息互动和做决策的方式。未来的RAG系统将：
- 具有更强的上下文理解能力和增强的个性化
- 超越文本，同时整合图像、音频/视频等多模态
- 实现实时知识库更新
- 与许多工作流程无缝集成，以提高生产力和增强协作
结论
总之，RAG将改变我们与人工智能和信息的互动方式。通过缩小AI生成内容与其事实准确性之间的差距，RAG将为更智能、更准确、更值得信赖的AI系统奠定基础。随着这一领域的不断发展，我们将以比以往更高效、更准确的方式处理信息。
Source:
https://dzone.com/articles/rag-enhancing-ai-language-models