雖然LLMs強(qiáng)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(zhǔn)確，并能提供更好的結(jié)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(huì)停留在過去，因?yàn)樗鼈兪歉鶕?jù)特定時(shí)間點(diǎn)的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練的。RAG 允許模型從外部來源獲取實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，從而解決了這一問題，確保了響應(yīng)的時(shí)效性和相關(guān)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(wù)等行業(yè)所需的專業(yè)知識(shí)。RAG 通過將模型連接到特定的知識(shí)庫或數(shù)據(jù)庫，使其能夠檢索和提供特定領(lǐng)域的信息，從而解決了這一問題 。
• 保持?jǐn)?shù)據(jù)真實(shí)： 當(dāng)缺乏足夠的信息時(shí)，LLMs經(jīng)常會(huì)產(chǎn)生 “幻覺”，編造事實(shí)。RAG 可以從可信來源獲取準(zhǔn)確、經(jīng)過驗(yàn)證的數(shù)據(jù)，從而幫助模型避免這種情況。
• 增強(qiáng)用戶信任： RAG 可提供準(zhǔn)確可信的回復(fù)，從而提高用戶的信任度。當(dāng)個(gè)人看到人工智能定期提供有權(quán)威來源支持的可靠信息時(shí)，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(shí)別相關(guān)概念，而不僅僅是匹配關(guān)鍵字，從而提供更有洞察力、更符合用戶問題真實(shí)意圖的相關(guān)答案 。
• 提供量身定制的知識(shí)交付： RAG 為開發(fā)人員提供了集成各種外部知識(shí)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(lǐng)域資源連接起來，使其能夠提供專門的知識(shí) 。
• 確保成本效益： 有了 RAG，當(dāng)有新信息出現(xiàn)時(shí)，就無需持續(xù)重新訓(xùn)練整個(gè)LLM。相反，該模型可以實(shí)時(shí)檢索相關(guān)數(shù)據(jù)，因此是一種資源效率更高的方法 。

當(dāng)您向 RAG 提問時(shí)會(huì)發(fā)生什么 ？

檢索-增強(qiáng)生成（RAG）通過三個(gè)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(shì)是什么 ” 為例進(jìn)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(guān)信息。該引擎由兩部分組成 ：

• 輸入查詢處理器 ：當(dāng)用戶提交問題時(shí)，該組件會(huì)對(duì)輸入內(nèi)容進(jìn)行分析和完善。它能確保用戶清楚地理解查詢內(nèi)容，認(rèn)識(shí)到用戶尋求的是最新趨勢(shì)而非一般知識(shí)。
• 搜索引擎：一旦輸入內(nèi)容得到完善，搜索引擎就會(huì)掃描大量與可再生能源有關(guān)的索引數(shù)據(jù)，如文章、報(bào)告和研究。它會(huì)根據(jù)用戶的要求檢索最相關(guān)的內(nèi)容并進(jìn)行排序 。

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

3. Generation Engine: 在我們的例子中，模型可能會(huì)這樣回答：”可再生能源的最新趨勢(shì)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(fēng)力渦輪機(jī)設(shè)計(jì)，使這些技術(shù)更容易獲得和更有效 ” 。

RAG 與語義 搜索

它超越了基本的關(guān)鍵詞匹配，使用單詞嵌入等高級(jí)技術(shù)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(huì)查找 “氣候變化的影響 “等相關(guān)術(shù)語，為您提供更廣泛的搜索結(jié)果 。

RAG 的五個(gè)實(shí)際應(yīng)用

RAG 能夠?qū)?shí)時(shí)數(shù)據(jù)檢索與內(nèi)容生成相結(jié)合，因此用途非常廣泛。以下是它的五個(gè)實(shí)際應(yīng)用 ：

1. 客戶支持自動(dòng)化 ：RAG 可通過檢索相關(guān)產(chǎn)品信息、支持文檔和常見問題來改進(jìn)客戶服務(wù)，從而對(duì)客戶詢問做出準(zhǔn)確、有用的回復(fù)。這有助于公司提供更快、更個(gè)性化的客戶支持 。
2. 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(dòng)檢索合同、發(fā)票和報(bào)告中的數(shù)據(jù)，提高操作效率，減少人工錯(cuò)誤 。
3. 教育和電子學(xué)習(xí) ：在教育平臺(tái)中，RAG 可以從教科書、學(xué)術(shù)論文或在線資源中提取信息，為學(xué)生提供詳細(xì)的問題解答，甚至根據(jù)最新研究生成個(gè)性化學(xué)習(xí)指南 。
4. 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(xué)研究、患者數(shù)據(jù)或治療指南，使他們能夠提供準(zhǔn)確的診斷和最新的治療方法。它可以檢索有關(guān)罕見疾病、新興療法或臨床試驗(yàn)的信息 。
5. Content Creation 這種實(shí)時(shí)內(nèi)容生成功能可使內(nèi)容更準(zhǔn)確、更有研究支持，而無需手動(dòng)搜索資源 。

RAG 的未來

這種演變可能會(huì)帶來更加個(gè)性化的用戶體驗(yàn)，在醫(yī)療保健、金融和客戶服務(wù)等各個(gè)領(lǐng)域根據(jù)個(gè)人喜好和需求調(diào)整響應(yīng) 。

RAG 的下一步工作包括對(duì)其流程進(jìn)行微調(diào)，擴(kuò)大其在各個(gè)領(lǐng)域的適用性，并與新興技術(shù)合作，進(jìn)一步增強(qiáng)用戶的信息搜索能力 。

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