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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，因為它們是根據特定時間點的數據進行訓練的。RAG 允許模型從外部來源獲取實時數據，從而解決了這一問題，確保了響應的時效性和相關性。
精通各行各業的語言： LLMs往往缺乏醫療保健、金融或法律服務等行業所需的專業知識。RAG 通過將模型連接到特定的知識庫或數據庫，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。
保持數據真實： 當缺乏足夠的信息時，LLMs經常會產生 “幻覺”，編造事實。RAG 可以從可信來源獲取準確、經過驗證的數據，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。通過向量數據庫，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據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，當有新信息出現時，就無需持續重新訓練整個LLM。相反，該模型可以實時檢索相關數據，因此是一種資源效率更高的方法。

當您向 RAG 提問時會發生什么？

檢索-增強生成（RAG）通過三個主要組成部分發揮作用。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，該組件會對輸入內容進行分析和完善。它能確保用戶清楚地理解查詢內容，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據，如文章、報告和研究。它會根據用戶的要求檢索最相關的內容并進行排序。

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新，這些信息就會包括在內，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 能夠將實時數據檢索與內容生成相結合，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、發票和報告中的數據，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，甚至根據最新研究生成個性化學習指南。
醫療保健信息系統 ：RAG 可以幫助醫療保健專業人員訪問最新的醫學研究、患者數據或治療指南，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 這種實時內容生成功能可使內容更準確、更有研究支持，而無需手動搜索資源。