AI实用篇：智能体和AI商业化

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2024年7月23日修改

RAG（Retrieval Augmented Generation，检索增强生成）系统

介绍RAG系统之前，咱们需要了解一下，预训练，微调和检索增强生成这三个概念。​

简单来说，你日常积累了许多行业垂类知识，并且你认真观看完了，这个就是预训练(Pre-training)，通常来说，通用大模型的基础能力就止步于此。​

但你逐步精深发现，自己掌握的知识不够系统化，更深度的知识自己也还没掌握，于是你针对之前预训练的知识，花了几个月的时间，掌握这些知识，做了更多补充和完善，让这个知识库的内容更丰富，更有价值，这个过程就可以说完成了一轮微调(Fine-Tuning)，好了，恭喜你，现在你可以对外说，你是一个可以垂直领域大模型了。​

但是，不对劲啊，几个月时间太久了，我想偷个懒可不可以呀？​

当然可以，我们准备了速成的方式。就是以你之前积累的行业垂类知识，再在你身边放更系统化、专业化的资料。这样，你不知道就可以翻书看看。虽然你没掌握这些知识，但你需要的资料都在身边，你也能得到更专业的答案。​

而这个过程，就是检索增强生成(RAG)。

众所周知，LLM（大预言模型）在处理特定领域或高度专业化的查询时，仍表现出明显的局限性，常见问题就是产生不正确的答案，即AI幻觉。​

检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，简称RAG）是一种结合了信息检索和生成模型的技术。其主要目的是通过从外部知识库中检索相关信息，并将这些信息作为上下文输入到大型语言模型（LLM）中，从而提高生成内容的准确性和相关性。​

可以看出，RAG系统主要解决的，就是生成内容不精细化以及AI幻觉这些问题。​

基本概念与架构

RAG系统通常包括两个阶段：首先是检索阶段，其次是生成阶段。​

检索阶段，系统会利用向量数据库或其他检索算法找到与用户查询相关的文档或信息片段。​

生成阶段，这些检索到的信息被用作上下文，以指导LLM生成更准确、更丰富的回答。​

技术实现

1.
数据准备：包括数据拆分、向量化、查询重写和查询路由等关键步骤。​

2.
向量化：将文本数据转换为向量形式，以便于在向量数据库中进行高效检索。​

3.
查询重写：为了提高检索效果，对原始查询进行优化和调整。​

4.
查询路由：根据查询内容选择合适的索引或数据库进行检索。​

应用场景

RAG技术应用领域广泛，包括但不限于问答系统、聊天机器人、文本生成和数据对话等领域。​

例如，问答系统中，RAG可以先从非参数记忆中检索相关文档集，再通过大语言模型生成准确的回答。此外，RAG还能够处理多模态数据，如图像、音频和视频，进一步拓展其应用领域。​

在实际应用中，RAG不仅提高了生成模型的性能，还增强了其对私有数据的处理能力，特别适用于数据资源基础较好的企业。​

优势与挑战

优势

•
提高准确性：通过引入外部知识库中的信息，RAG能够提供更加准确和丰富的回答。​

•
缓解幻觉问题：由于引入了外部知识，RAG有助于减少生成模型因缺乏知识或使用过时信息而产生的错误信息。​

•
快速更新知识：RAG能够利用最新的外部数据，从而实现知识的快速更新和可追溯性。​

•
避免重训练：相比于微调，RAG减少了频繁重训练的需要，因为模型可以通过检索即时获取新信息。​

挑战

•
依赖外部知识库：RAG系统的性能高度依赖于外部知识库的质量和覆盖范围。​

•
计算资源需求高：由于需要进行大量的检索和生成操作，RAG系统可能需要较高的计算资源。一定程度上，也会影响输出结果时间。​

•
准确性挑战：尽管RAG提高了生成内容的准确性，但RAG也面临着确保检索结果准确性和相关性的挑战​

发展趋势

随着人工智能技术的不断进步，RAG系统正在向多模态、高精度和实时响应方向发展。未来，更多的开源库和工具将支持RAG系统的开发和应用，使其在各个领域的应用更加广泛和深入。​

总之，RAG技术通过结合信息检索和生成模型，显著提升了生成内容的准确性和相关性，成为当前人工智能领域的重要研究方向之一。​

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