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合在一起，從而提高了生成內容的相關性和質量。

通俗一點講就是大模型LLM如何很好的與外部知識源結合在一起， 使其生成的內容質量更高，緩解大模型LLM生成內容「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)，將知識庫轉換為可搜索/查詢的內容。
• 查詢：從搜索內容中提取最相關的、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)高質量、高相關性內容生成的關鍵。它不僅利用自身的強大語言生成能力，還結合檢索模型提供的確切信息，以生成更準確、更豐富的內容。

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

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。

數據庫：嵌入向量被存儲在一個向量數據庫中，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的答案。這樣的能力使得RAG在處理復雜和專業(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，數據安全成為了企業(yè)關注的重點。對于企業(yè)而言，將長期累積的獨有的知識庫、敏感的經營數據、合同文件等機密信息上傳到互聯(lián)網上的大型模型可能會帶來安全風險。在這種背景下，RAG技術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據得出的。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、不相關或虛構的信息。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)，其中包括嵌入質量、性能優(yōu)化和上下文理解。這些難點不僅關系到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。

提升嵌入的質量

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

此外，為了避免訓練過程中的數據偏見，需要用到平衡和多樣化的數據集。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容，從而在查詢時提供更準確、更相關的結果。

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據集中快速定位相關信息。此外，確保檢索結果的相關性和質量，以及處理大量數據的能力，也是這一挑戰(zhàn)的關鍵部分。同時，系統(tǒng)還需要適應模糊或復雜的查詢，并保持知識庫的時效性和準確性。

上下文內容的理解

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量和用戶滿意度至關重要。

應用場景

RAG在未來的應用前景非常廣闊，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技術構建專門的小型模型，以滿足特定的業(yè)務需求。

醫(yī)療行業(yè)

在醫(yī)療領域，RAG可以被用作臨床決策支持工具。通過結合醫(yī)學數據庫和研究論文，RAG能夠幫助醫(yī)生快速獲得關于疾病診斷、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。通過訪問法律數據庫和歷史案例，RAG能夠幫助律師找到相關的法律先例和法規(guī)，從而提高案件分析的效率和準確性。這對于處理復雜的法律問題，如知識產權糾紛或國際法案，尤為有用。

教育領域

在教育領域，RAG可以作為學習資源和研究輔助工具。教師和學生可以利用RAG快速訪問大量的教育資料、學術論文和案例研究，從而豐富教學內容和加深學習理解。例如，學生在準備論文時，可以用RAG來查找相關的研究工作和理論框架。

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