什么是检索增强生成 (RAG)？深度分析

近年来，人工智能（AI）行业取得了重大进步，GPT-3、GPT-4 等大型语言模型（LLM）突破了机器在理解和生成类人文本方面可以实现的界限。该行业的一个特别创新的变化是检索增强生成 (RAG)，这是一种混合方法，结合了两种强大的人工智能技术：检索和生成。

但是什么是检索增强生成 (RAG)，为什么它在当今的人工智能行业如此重要？

关键要点

• 检索增强生成 (RAG) 结合了检索和生成模型，可提供更准确、更丰富的上下文输出。
• RAG AI 通过在生成过程中检索相关信息，解决了 LLM 等传统生成模型的关键局限性。
• RAG 模型在对话式人工智能、信息检索系统和数据驱动决策等领域特别有益。
• 将 RAG 纳入 AI 系统可提高 AI 输出的准确性、相关性和背景信息，从而提高用户满意度。

什么是检索增强生成 (RAG)？

检索增强生成 (RAG) 是一种将两个不同但互补的人工智能组件融为一体的方法：检索和生成。RAG的核心工作是从外部知识来源（例如数据库或文档）检索相关信息，然后根据这些信息生成响应。这使该模型能够生成更适合上下文和更明智的结果。

RAG 与传统 AI 方法有何不同

传统的人工智能模型，尤其是生成模型，完全依赖于它们经过训练的信息。当他们收到提示时，他们会根据所学模式生成响应，如果他们的训练数据不足或过时，他们往往难以提供与上下文相关的答案。RAG 模型通过在生成过程中从外部来源检索实时数据来解决这个问题，从而确保 AI 提供准确、最新的信息。

RAG 在当今人工智能驱动的世界中的重要性

随着人工智能继续渗透到各个行业，对能够提供更精确、更可靠响应的模型的需求不断增长。由于每天都会生成大量数据，检索增强生成有助于以有意义的方式理解这些数据，使企业能够通过以下方式提取宝贵的见解并提供更好的体验 基于知识的系统 集成到他们的工作流程中。

检索增强生成 (RAG) 是如何工作的？

RAG 的工作原理是将检索机制和生成模型组合成一个无缝的过程。典型工作流程的运作方式如下：

1. 检索： 当向 RAG 模型提供提示或查询时，系统会从大型数据库或知识源中检索相关信息。这通常使用高级搜索算法（例如向量搜索）来完成，矢量搜索根据语义相似度而不是精确的关键字匹配来检索数据。
2. 世代： 一旦检索机制识别出相关信息，生成模型（例如 GPT-4）就会使用这些信息来生成连贯且上下文准确的响应。

RAG 中的数据模式示例

实际上，RAG 模型可以组合各种类型的数据，包括文本、图像和结构化数据。例如，由 RAG 驱动的搜索引擎可能会检索文档，然后使用 LLM 根据检索到的内容生成摘要。这样可以得到高度相关且简洁的答复。

RAG 模型的关键组件

RAG 模型由几个关键组件组成，这些组件协同工作以实现最佳性能：

检索机制

检索机制是RAG流程的第一阶段，负责搜索大量数据以找到最相关的信息。有两种常见的检索方法：

• 矢量搜索：使用嵌入来识别与查询语义相关的文档或数据点。
• 传统搜索: 依赖于关键字匹配和传统索引方法，尽管与矢量搜索相比，在复杂的查询中效果较差。

检索步骤确保生成模型能够访问准确和相关的数据，从而使其能够有效地运行。

世代模型

生成组件通常由 GPT 等大型语言模型 (LLM) 提供支持，该模型获取检索到的信息并创建自然、连贯的文本。RAG生成模型通过使用外部数据来增强其响应，以传统LLM无法实现的方式提高准确性和上下文理解，从而增加价值。

大型语言模型 (LLM) 中的 RAG

大型语言模型 (LLM) 是当今人工智能中最重要的工具之一。但是，它们在保持相关性方面经常面临限制，尤其是在处理利基话题或过时信息时。这就是 RAG AI 的用武之地，它通过检索新的相关数据来输入生成过程来增强 LLM。

RAG 作为 LLM 限制的解决方案

LLM 虽然强大，但受最初训练时使用的数据的约束，这意味着他们可能会遇到以下问题：

• 上下文丢失: LLM 可能会丢失上下文，尤其是在长时间的对话或复杂的查询中。
• 过时的信息：由于LLM依赖静态数据集，因此随着时间的流逝，它们的知识库已过时。

RAG 通过确保 LLM 在生成过程中检索实时数据，保持相关性和准确性来缓解这些限制。

使用检索增强生成对 LLM 进行微调

将检索增强生成纳入 LLM 的微调过程是提高其在不同领域的性能的有效方法。微调LLM包括根据特定任务或数据集自定义其功能，当与RAG结合使用时，该模型可以访问预先训练的知识和实时信息检索。

RAG 如何增强微调流程

RAG 可以通过以下方式显著改善 LLM 微调：

• 提高特定领域的知识：通过检索外部领域特定信息，RAG 帮助模型更有效地适应利基任务。
• 提高精度：将实时检索与生成响应相结合可减少出现幻觉或不相关输出的机会，从而提高准确性。

对于希望开发专业 AI 模型的组织来说，集成 RAG 和微调可以生成高度自定义、稳健和适应性强的系统。在上浏览 Sapien 的产品 微调 LLM 以获取更多见解。

RAG 与传统 AI 模型的对比

RAG 提供了一种独特的混合方法，使其与传统的生成模型区分开来。传统模型仅依赖预先训练的数据，经常会遇到上下文丢失、幻觉和信息过时等问题。

传统的生成模型

尽管传统的生成模型（例如LLM）善于生成类人文文本，但它们在以下几个方面存在不足：

• 背景有限: 难以保持长期相关性。
• 静态知识库: 完全依赖预培训，这使他们容易获得过时的信息。

RAG 相对于传统模型的优势

RAG 模型在以下方面表现优于传统模型：

• 提高相关性：使用外部数据可确保生成的内容保持最新状态且上下文准确。
• 减少幻觉：检索步骤有助于将模型的输出建立在事实信息的基础上，从而最大限度地减少幻觉。

凭借如此引人注目的优势，RAG驱动的人工智能系统正迅速成为精度和相关性至关重要的行业的首选解决方案。欲了解更多见解，请查看我们的文章 AI 模型的并行训练方法。

RAG 的应用

检索增强生成的多功能性使其在各行各业中得到采用。以下是一些关键应用程序：

加强信息检索系统

RAG 通过将搜索的准确性与生成模型的创造能力融为一体，增强了传统的信息检索系统。这在以下方面特别有效：

• 搜索引擎：使用生成的动态摘要改善搜索结果。
• 知识管理系统：通过根据检索到的数据生成量身定制的回复，提供更丰富的见解。

改善对话式 AI

RAG 最令人兴奋的应用之一是对话式 AI。通过检索和生成与上下文相关的响应，RAG提高了客户服务机器人和虚拟助手的准确性和流畅性。

• 客户服务机器人：确保答案是相关的、最新的，并且是针对查询的。
• 虚拟助手：通过检索最相关的信息，增强基于任务的对话。

数据驱动决策中的 RAG

在金融、医疗保健和商业智能等行业，RAG在支持数据驱动的决策方面发挥着重要作用：

• 金融：实时数据检索改善了投资策略和风险管理。
• 医疗保健: RAG 模型为医生和研究人员提供最新数据，改善了诊断和治疗建议。

在 AI 系统中使用 RAG 的好处

将 RAG 整合到 AI 系统的好处是深远的：

• 提高了精度：通过检索实时数据，RAG 确保响应准确且具有上下文感知能力。
• 增强相关性: RAG 模型通过将检索和生成相结合，提供根据用户需求量身定制的响应，性能优于传统系统。

医疗保健、电子商务和金融等行业已经从在运营中实施RAG模式中获得回报。

用于 RAG 模型开发的数据标签工具

创建高质量的 RAG 模型需要精确的数据标签。标记和组织数据集的工具对于确保检索组件发挥最佳功能至关重要。这些工具与 AI 系统无缝集成，可创建标签明确、特定领域的数据集，从而提高 RAG 模型的性能。

RAG 在人工智能中的未来

随着人工智能的不断发展，检索增强代有望在智能系统的未来中发挥重要作用。新兴趋势包括：

• 增强情境意识：检索技术的新进步将提高上下文的准确性和深度。
• 更广泛的行业采用率: 预计RAG将用于更多领域，从教育到高级科学研究。

使用 RAG 实现高级 AI 解决方案

如果你准备好在你的AI项目中使用RAG，这里有一个简单的分步指南：

1. 确定您的用例：了解 RAG 可以在哪些方面为您的业务提供最大的价值。
2. 选择正确的平台: 选择像 Sapien 这样支持高级 RAG 实现的平台。

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常见问题解答

RAG 如何与 GPT 配合使用？

RAG 通过在生成响应之前检索相关数据与 GPT 集成，从而确保更好的背景和准确性。

什么是 RAG 分析？

RAG 分析是指将信息检索和文本生成相结合以产生明智而准确的输出的过程。

RAG 的价值是多少？

RAG 的主要价值在于它能够将实时数据与生成模型相结合，从而确保响应既准确又与情境相关。

如何评估 RAG 精度？

可以通过相关性、精度和生成内容的一致性等指标来评估 RAG 的准确性。