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你为什么要使用RAG（检索增强生成）技术？
在人工智能领域，大型语言模型（LLM）如同技术的一个重要基石，让我们能够搭建起智能对话和文本生成的基本框架。它们通过分析和学习庞大的语言数据集，可以模拟出相当自然的语言使用。不过，如果我们要向更深层次的语言理解和个性化信息生成迈进，就需要探索新的技术路径。这时，检索增强型生成（RAG）技术便入场了，它不仅把现有的生成能力带到了新的水平，而且提供了一个方法来结合实时的信息检索和语言生成。简单来说，RAG就像是为LLM打开了一个实时的知识数据库，让它在回答问题或生成文本时能够更具有针对性和准确性。这不意味着LLM技术被完全超越，而是两种技术各有所长，RAG在某些应用场景下提供了一种补充和强化。就如同不同的场合需要不同的交通工具，人工智能的不同问题也需要不同的解决技术。通过结合LLM的广泛理解能力与RAG的深度定制化检索，我们能在AI的世界里享受到更为丰富和精准的智能服务。
一、什么是RAG？
RAG的全称是Retrieval-Augmented Generation，中文翻译为检索增强生成。它是一个为大模型（如Chat GPT，文心一言）提供外部知识源的概念，这使它们能够生成准确且符合上下文的答案，同时能够减少模型幻觉。
在人工智能的动态格局中，检索增强生成（Retrieval Augmented Generation - RAG）已经成为游戏规则的改变者，彻底改变了我们生成文本和与文本交互的方式。 RAG 使用大型语言模型 (LLMs) 等工具将信息检索的能力与自然语言生成无缝结合起来，为内容创建提供了一种变革性的方法。
二、RAG对比大型语言模型（LLM）的优势
人工智能正迅速进化，而检索增强型生成（RAG）技术与大型语言模型（LLM）相比，提供了一种更为精准和动态的信息生成方式。通过实时的数据检索，RAG能生成更新和定制化的内容，从而在多个方面超越了传统的大型语言模型（LLM）。下表展示了它们两者的关键优势对比。
  • 特征
  • 大型语言模型 (LLM)
  • 检索增强型生成 (RAG)
  • 信息量
  • 靠预先训练的数据集确定，可能缺乏最新信息。
  • 能实时检索最新数据，为生成过程提供更新和更多的信息量。
  • 准确性
  • 对于特定事实的回答可能不够准确，特别是那些超出训练数据的内容。
  • 通过检索现有的准确信息以辅助生成，提高了信息的准确性。能够满足对知识准确性有要求的行业，比如医疗、教育或企业客服等。
  • 定制化
  • 生成较为泛化，难以针对具体领域进行定制化回答，比如LLM无法了解你的企业的具体服务内容和产品信息。
  • 可以针对特定主题进行深度检索，生成更为定制化的内容，比如企业级的产品和服务内容。
  • 灵活性
  • 固定的模型输出依赖于训练时的数据。
  • 灵活性更高，可结合多个数据源，对于变化的信息需求更加适应。
  • 更新难度
  • 需要定期对整个模型进行重新训练以反映最新内容。如chat gpt4turbo模型数据更新到2023年4月，无法满足更新的数据内容要求。
  • 实时检索当前资料，不需要全面重新训练模型即可更新信息。
  • 资源消耗
  • 重新训练通常需要大量的计算资源。
  • 检索过程相对节省资源，只有生成过程需要使用LLM的自然语言处理和计算能力。
  • 全面性
  • 可能会在复杂的问题上遗漏关键的细节。
  • 结合检索机制，可以更全面地考虑问题背景和相关细节，以生成更为全面的答案。
  • 依赖性
  • 预训练模型严重依赖训练数据的质量和广度。
  • 依赖于外部数据源的质量以及检索算法的效果。
总的来说，RAG可以通过将检索模型和生成模型结合在一起，从而提高了生成内容的相关性和质量。
三、检索和生成模型的协同作用
简而言之，检索模型充当专门的 “图书馆员”，从数据库或文档语料库中提取相关信息。 然后，这些信息被输入生成模型（generative model），该模型充当 “作家”，根据检索到的数据制作连贯且内容丰富的文本。 两者协同工作，提供的答案不仅准确，而且上下文丰富。
1、检索模型——图书管理员
检索模型旨在从一组给定的文档或知识库中检索相关信息。
检索模型的工作就像是在一个巨大的图书馆中寻找信息。设想你有成千上万本书籍和文章，当你提出一个问题时，检索模型就像一个聪明的图书管理员，管理员不仅能帮你找到与问题相关的书籍，甚至帮你从书籍中找到相关的解答段落。
2、生成模型——作家
生成模型指的是大型语言模型LLM，例如chatGPT。生成模型是实现高质量、高相关性内容生成的关键。它不仅利用自身的强大语言生成能力，还结合检索模型提供的确切信息，以生成更准确、更丰富的内容。
简单来说，检索模型负责“找到”，与问题相关的有价值信息，生成模型负责结合找到的信息二次“创造”自然生动的内容提供给提问人。
四、RAG的作用
1、保持知识更新
将大型语言模型，如ChatGPT，赋予实时获取最新资讯的能力，就像给它装上了观察现实世界的“眼睛”，显著扩展了其知识库并提升了与现实同步的能力，使其在时事讨论中更为得心应手。
2、提供专业知识
RAG 类似一个高效的图书管理员，能迅速准确地从众多专业资料中找到与问题最相关的答案，使其在解决复杂和专业问题上表现优异。
3、私有知识的安全
随着AI技术的进步，企业越来越重视数据安全，尤其是对于保护其知识库和敏感数据不被泄露。RAG技术应运而生，提供了保障这些机密信息安全的有效方案。
4、增加可信度
RAG技术让机器人能在回答问题时同时指出信息来源，提升了回答的透明度和可靠性，帮助用户判定信息的真实性和可信度。
5、减少大模型LLM的“幻觉”
RAG技术通过结合外部知识库，帮助大型语言模型减少在回答问题时产生的不准确或虚构信息，改善了模型的回答质量。
五、应用场景
RAG在未来的应用前景非常广阔，几乎覆盖了所有企业和行业。想象一下，RAG就像是一位全能的个性化翻译官，它能够理解大规模语言模型的丰富语境，同时又精通每个企业和行业自己的“行话”。无论是银行界的复杂金融术语，医院里的专业医疗知识，还是法庭上的严谨法律条文，教室内的详尽教学内容，甚至是零售商的销售数据和制造业的技术规范，RAG能够把这些专业知识装进它的“翻译包”中，并根据不同企业的需要，提供定制化的智能解答。这种能力让RAG在未来成为横跨所有领域的企业智能解决方案提供者的理想选择。
医疗行业
在医疗领域，RAG可以被用作临床决策支持工具，它不仅掌握了医疗数据库的丰富资源，还可以实时更新着最新的医疗研究论文。当医生遇到一个罕见病例，急需专业知识支持时，这位智能管理员能迅速地在海量医学资料中找到相关信息，为医生提供关于病症、可能的诊断思路以及当前的治疗策略和用药指南。这样一来，医生就像是得到了一位随时待命的帮手，能更快速地为病人确定最合适的治疗方案。
法律行业
在法律行业，RAG就像是一名法律领域里的专业赛车领航员，而律师则是赛车手。在面对复杂曲折的法律赛道时，如同棘手的知识产权案件或错综复杂的国际法规争议场合，这位领航员就会实时传达道路信息，分析法律路线，指出最快捷的路径，提醒即将到来的难题与转折，并提供精确的历史案例和法规信息作为策略参考。RAG就像是律师在竞速中的眼睛和大脑，帮助他们更快地穿越法律难关，提高获胜的筹码。这位数字化的领航员正是律师们在法律赛道上的安全带和导航系统，让他们能在纷繁复杂的案件中保持领先一步。
教育领域
在教育的赛道上，RAG 扮演着价值连城的助力工具的角色。它赋予教师和学生一种超能力——即时接入一座学术宝库，那里储备了丰富的教育资源、精选学术论文和细致入微的案例研究。通过这种方式，教学的深度和广度得以拓展，知识的吸收和领悟也更加深刻。面对撰写学术论文这项挑战性的任务时，学生们可以借助 RAG，就像点亮了一盏寻宝的明灯，轻松定位到所需的研究成果和理论结构，使得他们的学术探究之路光明而清晰。
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