制定藍圖：什么樣的API策略能夠確保未來的成功？
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語義搜索可以提高 RAG 結果，適用于想要在其 LLM 應用程序中添加大量外部知識源的組織。現代企業在各種系統中存儲大量信息，例如手冊、常見問題、研究報告、客戶服務指南和人力資源文檔存儲庫等。上下文檢索在規模上具有挑戰性，因此會降低生成輸出質量。
語義搜索技術可以掃描包含不同信息的大型數據庫，并更準確地檢索數據。例如，他們可以回答諸如 “去年在機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文檔并返回特定文本而不是搜索結果。然后，開發人員可以使用該答案為 LLM 提供更多上下文。
RAG 中的傳統或關鍵字搜索解決方案對知識密集型任務產生的結果有限。開發人員在手動準備數據時還必須處理單詞嵌入、文檔分塊和其他復雜問題。相比之下，語義搜索技術可以完成知識庫準備的所有工作，因此開發人員不必這樣做。它們還生成語義相關的段落和按相關性排序的標記詞，以最大限度地提高 RAG 有效載荷的質量。
| 特征/方面 | RAG API | 大型語言模型 (LLM) |
| 定義 | 結合檢索機制和生成語言模型的API | 在大量數據集上預訓練的語言模型 |
| 主要目的 | 增強數據檢索和內容生成，關注上下文感知響應 | 生成類似人類的文本，用于多種NLP任務 |
| 應用范圍 | 特定任務，如問答、內容生成、文本摘要 | 廣泛的NLP任務，如翻譯、情感分析等 |
| 上下文感知 | 強 | 較弱，但可通過微調增強 |
| 定制和控制 | 允許精細控制，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容需求 | 適合多才多藝的廣泛需求 |
| 預先訓練能力 | 專注于檢索和生成，可能不涉及其他任務 | 強大的語言理解，適合處理大量文本數據 |
| 更新和適應性 | 可能需要針對特定任務進行再訓練 | 定期再訓練以適應新數據和趨勢 |
| 主動學習 | 可以實施，以提高性能和準確性 | 可以通過主動學習技術進行改進 |
| 數據增強 | 重要，以保持準確性和相關性 | 通過增強數據存儲來防止性能下降 |
將 RAG API 視為RAG 即服務。 它將 RAG 系統的所有基礎知識整合到一個軟件包中，使您可以方便地在您的組織中使用 RAG 系統。 RAG API 允許您專注于 RAG 系統的主要元素，并讓 API 處理其余部分。
當我們深入研究檢索增強生成 (RAG) 的復雜性時，我們發現 RAG 查詢可以分解為三個關鍵元素：上下文、角色和用戶查詢。這些組件是支持 RAG 系統的構建塊，每個組件都在內容生成過程中發揮著至關重要的作用。
上下文構成了RAG API 查詢的基礎，是存放重要信息的知識庫。利用現有知識庫數據的語義搜索可以獲得與用戶查詢相關的動態上下文。
角色定義了 RAG 系統的目的，指導其執行特定任務。它指導模型生成符合需求的內容、提供解釋、回答查詢或總結信息。
用戶查詢是用戶的輸入，標志著 RAG 流程的開始。它代表用戶與系統的交互并傳達他們的信息需求。
語義搜索使 RAG API 中的數據檢索過程變得高效。這種方法允許進行多維數據分析，從而提高我們對基于上下文的數據關系的理解。簡而言之，通過語義搜索掌握 RAG 查詢和數據檢索的結構使我們能夠釋放這項技術的潛力，促進高效的知識訪問和上下文感知內容生成。
RAG API，即檢索增強生成API，是數據檢索和內容生成的強大工具，具有以下優勢：
RAG API的這些特性使其成為重新定義數據交互和探索數據處理新時代的理想選擇。您準備好利用這一技術來轉變您的數據處理方式了嗎？
在冪簡API平臺可以通過以下兩種方式找到所需API：通過關鍵詞搜索RAG、或者從API Hub分類頁進入尋找。
冪簡集成是國內領先的API集成管理平臺，專注于為開發者提供全面、高效、易用的API集成解決方案。冪簡開發者社區會編寫API入門指南、多語言API對接指南、API測評等維度的文章，讓開發者快速使用目標API。
原文鏈接：RAG API：含義、元素和提示詞
