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雖然LLMs強大無比，但即使是最好的模型也有其局限性。這就是 RAG 的作用所在，它使LLMs更智能、更準確，并能提供更好的結果。以下是 RAG 如何提高LLM性能的介紹

始終提供最新信息： LLMs可能會停留在過去，因為它們是根據(jù)特定時間點的數(shù)據(jù)進行訓練的。RAG 允許模型從外部來源獲取實時數(shù)據(jù)，從而解決了這一問題，確保了響應的時效性和相關性。
精通各行各業(yè)的語言： LLMs往往缺乏醫(yī)療保健、金融或法律服務等行業(yè)所需的專業(yè)知識。RAG 通過將模型連接到特定的知識庫或數(shù)據(jù)庫，使其能夠檢索和提供特定領域的信息，從而解決了這一問題。
保持數(shù)據(jù)真實： 當缺乏足夠的信息時，LLMs經(jīng)常會產(chǎn)生 “幻覺”，編造事實。RAG 可以從可信來源獲取準確、經(jīng)過驗證的數(shù)據(jù)，從而幫助模型避免這種情況。
增強用戶信任： RAG 可提供準確可信的回復，從而提高用戶的信任度。當個人看到人工智能定期提供有權威來源支持的可靠信息時，他們就更有可能依賴人工智能做出重要決策。
提供更深入的上下文理解： RAG 提高了模型理解查詢上下文的能力。通過向量數(shù)據(jù)庫，它可以識別相關概念，而不僅僅是匹配關鍵字，從而提供更有洞察力、更符合用戶問題真實意圖的相關答案。
提供量身定制的知識交付： RAG 為開發(fā)人員提供了集成各種外部知識庫的靈活性，使他們能夠根據(jù)特定需求定制人工智能的功能。各組織可將該模型與專有數(shù)據(jù)庫或特定領域資源連接起來，使其能夠提供專門的知識。
確保成本效益： 有了 RAG，當有新信息出現(xiàn)時，就無需持續(xù)重新訓練整個LLM。相反，該模型可以實時檢索相關數(shù)據(jù)，因此是一種資源效率更高的方法。

當您向 RAG 提問時會發(fā)生什么？

檢索-增強生成（RAG）通過三個主要組成部分發(fā)揮作用。讓我們以用戶詢問 “可再生能源的最新趨勢是什么 ” 為例進行分析。

1.檢索引擎 ：首先，檢索引擎根據(jù)用戶的查詢搜索相關信息。該引擎由兩部分組成：

輸入查詢處理器 ：當用戶提交問題時，該組件會對輸入內(nèi)容進行分析和完善。它能確保用戶清楚地理解查詢內(nèi)容，認識到用戶尋求的是最新趨勢而非一般知識。
搜索引擎：一旦輸入內(nèi)容得到完善，搜索引擎就會掃描大量與可再生能源有關的索引數(shù)據(jù)，如文章、報告和研究。它會根據(jù)用戶的要求檢索最相關的內(nèi)容并進行排序。

2. Augmentation Engine 例如，如果排名靠前的結果突出了太陽能的進步和風能的創(chuàng)新，這些信息就會包括在內(nèi)，為生成回復提供背景信息。

3. Generation Engine: 在我們的例子中，模型可能會這樣回答：”可再生能源的最新趨勢突出表現(xiàn)在太陽能電池板效率的大幅提高和突破性的風力渦輪機設計，使這些技術更容易獲得和更有效 ” 。

RAG 與語義搜索

它超越了基本的關鍵詞匹配，使用單詞嵌入等高級技術來查找與問題上下文相符的內(nèi)容。

例如，如果您搜索 “全球變暖的影響”，語義搜索還會查找 “氣候變化的影響 “等相關術語，為您提供更廣泛的搜索結果。

RAG 的五個實際應用

RAG 能夠?qū)崟r數(shù)據(jù)檢索與內(nèi)容生成相結合，因此用途非常廣泛。以下是它的五個實際應用：

客戶支持自動化 ：RAG 可通過檢索相關產(chǎn)品信息、支持文檔和常見問題來改進客戶服務，從而對客戶詢問做出準確、有用的回復。這有助于公司提供更快、更個性化的客戶支持。
文件處理： RAG 可從各種文檔中提取和分析信息，從而簡化文檔處理過程。它能自動檢索合同、發(fā)票和報告中的數(shù)據(jù)，提高操作效率，減少人工錯誤。
教育和電子學習 ：在教育平臺中，RAG 可以從教科書、學術論文或在線資源中提取信息，為學生提供詳細的問題解答，甚至根據(jù)最新研究生成個性化學習指南。
醫(yī)療保健信息系統(tǒng) ：RAG 可以幫助醫(yī)療保健專業(yè)人員訪問最新的醫(yī)學研究、患者數(shù)據(jù)或治療指南，使他們能夠提供準確的診斷和最新的治療方法。它可以檢索有關罕見疾病、新興療法或臨床試驗的信息。
Content Creation 這種實時內(nèi)容生成功能可使內(nèi)容更準確、更有研究支持，而無需手動搜索資源。