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檢索增強(qiáng)生成和語義搜索有什么區(qū)別？

語義搜索可以提高 RAG 結(jié)果，適用于想要在其 LLM 應(yīng)用程序中添加大量外部知識(shí)源的組織。現(xiàn)代企業(yè)在各種系統(tǒng)中存儲(chǔ)大量信息，例如手冊(cè)、常見問題、研究報(bào)告、客戶服務(wù)指南和人力資源文檔存儲(chǔ)庫等。上下文檢索在規(guī)模上具有挑戰(zhàn)性，因此會(huì)降低生成輸出質(zhì)量。

語義搜索技術(shù)可以掃描包含不同信息的大型數(shù)據(jù)庫，并更準(zhǔn)確地檢索數(shù)據(jù)。例如，他們可以回答諸如 “去年在機(jī)械維修上花了多少錢？”之類的問題，方法是將問題映射到相關(guān)文檔并返回特定文本而不是搜索結(jié)果。然后，開發(fā)人員可以使用該答案為 LLM 提供更多上下文。

RAG 中的傳統(tǒng)或關(guān)鍵字搜索解決方案對(duì)知識(shí)密集型任務(wù)產(chǎn)生的結(jié)果有限。開發(fā)人員在手動(dòng)準(zhǔn)備數(shù)據(jù)時(shí)還必須處理單詞嵌入、文檔分塊和其他復(fù)雜問題。相比之下，語義搜索技術(shù)可以完成知識(shí)庫準(zhǔn)備的所有工作，因此開發(fā)人員不必這樣做。它們還生成語義相關(guān)的段落和按相關(guān)性排序的標(biāo)記詞，以最大限度地提高 RAG 有效載荷的質(zhì)量。

RAG和LLM的對(duì)比

特征/方面	RAG API	大型語言模型 (LLM)
定義	結(jié)合檢索機(jī)制和生成語言模型的API	在大量數(shù)據(jù)集上預(yù)訓(xùn)練的語言模型
主要目的	增強(qiáng)數(shù)據(jù)檢索和內(nèi)容生成，關(guān)注上下文感知響應(yīng)	生成類似人類的文本，用于多種NLP任務(wù)
應(yīng)用范圍	特定任務(wù)，如問答、內(nèi)容生成、文本摘要	廣泛的NLP任務(wù)，如翻譯、情感分析等
上下文感知	強(qiáng)	較弱，但可通過微調(diào)增強(qiáng)
定制和控制	允許精細(xì)控制，易于定制	提供一定程度的定制能力
用例明確性	適合明確的上下文感知內(nèi)容需求	適合多才多藝的廣泛需求
預(yù)先訓(xùn)練能力	專注于檢索和生成，可能不涉及其他任務(wù)	強(qiáng)大的語言理解，適合處理大量文本數(shù)據(jù)
更新和適應(yīng)性	可能需要針對(duì)特定任務(wù)進(jìn)行再訓(xùn)練	定期再訓(xùn)練以適應(yīng)新數(shù)據(jù)和趨勢(shì)
主動(dòng)學(xué)習(xí)	可以實(shí)施，以提高性能和準(zhǔn)確性	可以通過主動(dòng)學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行改進(jìn)
數(shù)據(jù)增強(qiáng)	重要，以保持準(zhǔn)確性和相關(guān)性	通過增強(qiáng)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)來防止性能下降

什么是RAG API？

將 RAG API 視為RAG 即服務(wù)。它將 RAG 系統(tǒng)的所有基礎(chǔ)知識(shí)整合到一個(gè)軟件包中，使您可以方便地在您的組織中使用 RAG 系統(tǒng)。 RAG API 允許您專注于 RAG 系統(tǒng)的主要元素，并讓 API 處理其余部分。

RAG API查詢的3個(gè)元素是什么？

當(dāng)我們深入研究檢索增強(qiáng)生成 (RAG) 的復(fù)雜性時(shí)，我們發(fā)現(xiàn) RAG 查詢可以分解為三個(gè)關(guān)鍵元素：上下文、角色和用戶查詢。這些組件是支持 RAG 系統(tǒng)的構(gòu)建塊，每個(gè)組件都在內(nèi)容生成過程中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。

上下文構(gòu)成了RAG API 查詢的基礎(chǔ)，是存放重要信息的知識(shí)庫。利用現(xiàn)有知識(shí)庫數(shù)據(jù)的語義搜索可以獲得與用戶查詢相關(guān)的動(dòng)態(tài)上下文。

角色定義了 RAG 系統(tǒng)的目的，指導(dǎo)其執(zhí)行特定任務(wù)。它指導(dǎo)模型生成符合需求的內(nèi)容、提供解釋、回答查詢或總結(jié)信息。

用戶查詢是用戶的輸入，標(biāo)志著 RAG 流程的開始。它代表用戶與系統(tǒng)的交互并傳達(dá)他們的信息需求。

語義搜索使 RAG API 中的數(shù)據(jù)檢索過程變得高效。這種方法允許進(jìn)行多維數(shù)據(jù)分析，從而提高我們對(duì)基于上下文的數(shù)據(jù)關(guān)系的理解。簡(jiǎn)而言之，通過語義搜索掌握 RAG 查詢和數(shù)據(jù)檢索的結(jié)構(gòu)使我們能夠釋放這項(xiàng)技術(shù)的潛力，促進(jìn)高效的知識(shí)訪問和上下文感知內(nèi)容生成。

為什么選擇RAG API

RAG API，即檢索增強(qiáng)生成API，是數(shù)據(jù)檢索和內(nèi)容生成的強(qiáng)大工具，具有以下優(yōu)勢(shì)：

模型無關(guān)性：RAG API允許您輕松地在不同的大型語言模型之間切換，無需擔(dān)心額外成本或復(fù)雜性，確保您始終可以使用最新的AI技術(shù)。
多功能性：它展現(xiàn)出卓越的多功能性，能夠高效處理各種文件格式并識(shí)別文本層次結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)最佳的數(shù)據(jù)組織。
自定義分塊算法：RAG API的先進(jìn)分塊算法能夠全面分割數(shù)據(jù)，包括元數(shù)據(jù)，確保卓越的數(shù)據(jù)管理。
快速性能：無論索引數(shù)量如何，RAG API都能保證以線性查詢時(shí)間實(shí)現(xiàn)大規(guī)模快速的數(shù)據(jù)檢索，迅速滿足您的數(shù)據(jù)需求。
無縫集成和支持：提供與流行平臺(tái)的無縫集成和全面支持，增強(qiáng)您的RAG體驗(yàn)。它確保提供直觀的用戶界面，無需任何技術(shù)專業(yè)知識(shí)，簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)檢索和處理體驗(yàn)。
提升數(shù)據(jù)交互：RAG API結(jié)合了大型語言模型、語義搜索、向量數(shù)據(jù)庫和提示，以增強(qiáng)數(shù)據(jù)檢索和處理，提供一種多功能解決方案。
廣泛的應(yīng)用前景：RAG API與模型和領(lǐng)域無關(guān)，適用于各種應(yīng)用場(chǎng)景，通過靈活的文件處理、高級(jí)分塊、快速數(shù)據(jù)檢索等功能，進(jìn)一步提升數(shù)據(jù)處理的潛力。

RAG API的這些特性使其成為重新定義數(shù)據(jù)交互和探索數(shù)據(jù)處理新時(shí)代的理想選擇。您準(zhǔn)備好利用這一技術(shù)來轉(zhuǎn)變您的數(shù)據(jù)處理方式了嗎？

如何選擇冪簡(jiǎn)集成平臺(tái)提供的RAG API？

在冪簡(jiǎn)API平臺(tái)可以通過以下兩種方式找到所需API：通過關(guān)鍵詞搜索RAG、或者從API Hub分類頁進(jìn)入尋找。

冪簡(jiǎn)集成是國內(nèi)領(lǐng)先的API集成管理平臺(tái)，專注于為開發(fā)者提供全面、高效、易用的API集成解決方案。冪簡(jiǎn)開發(fā)者社區(qū)會(huì)編寫API入門指南、多語言API對(duì)接指南、API測(cè)評(píng)等維度的文章，讓開發(fā)者快速使用目標(biāo)API。

原文鏈接：RAG API：含義、元素和提示詞