RAG-大模型的知识库「外挂」｜兼备成本与效益的行业解决方案

Hi，见字如面。

今天我们来聊一聊RAG-检索增强生成这项技术应用。

想象一下，如果大语言模型（LLM）能够接入一个实时更新的知识库，那它会给我们带来一个什么样的体验？

• 当它与医疗数据库结合时，LLM成为医生和护士的AI伙伴，可随时提供精准的诊断建议和患者的护理方案。
• 当它与市场数据结合时，LLM成为金融分析师的虚拟助理，辅助分析市场走势，并提出明智的投资策略。
• 当它与企业知识库结合时，LLM转变为企业的全方位AI助理，从自动化客户服务到员工培训，再到销售策略和市场洞察，助力企业实现智能化运营。

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

这项技术已经被视为大语言模型应用的核心技术之一，它有效地解决了大语言模型中误导性的输出问题、缺乏知识时效性的问题、以及特定领域专业知识不足的问题。

一、什么是RAG？

简单的说RAG就是给大语言模型外挂一个“实时可更新的知识库”，是一种使用外部数据来提高LLM的准确性和可靠性的技术。

要实现RAG的过程，一共可分为三步：

第一步：准备数据

我们需要准备好知识库中所需要的文档数据，并且将这些数据上传至知识库中。

此时，上传的数据会由「嵌入模型-Embedding Model」进行向量化的处理，这个过程就是将文本内容转化为计算机理解的语言。

转换后，再存储在一个特定的数据库中，这个数据库通常被称之为「向量数据库-Vector Database」。

第二步：将用户输入的信息与知识库的文档进行匹配

用户输入一段文本时，这段文本也会被「嵌入模型」进行向量化处理；

然后计算机将用户输入的内容与向量数据库中的内容进行【相似匹配】，从而找到数据库中最相关的文档内容。

在匹配的过程中有一些优化的技术方式，常见的就是ANN，近似最邻近搜索（Approximate Nearest Neighbor, ANN）。

第三步：汇总信息与生成内容

将匹配到的信息与用户输入的信息结合（这里涉及到一些预处理的过程，比如让模型能够区分哪些是用户输入的信息，哪些是检索到的知识）；再将处理后的信息输入给模型生成一个综合回答。

输出的内容不仅包括文本，还附有相关的引用来源。

二、RAG的优势与局限

现在，你应该对RAG的核心工作原理有了清晰地理解；接下来，让我们进一步探讨RAG的优势与局限。

优势方面，可以总结为以下四大优势：

1. 成本低且效益高

由于RAG技术是通过检索现有的知识库来增强模型的回复质量，因此无需对模型（LLM）进行重新训练，就能够提升模型的输出质量。

2. 增强模型输出的可信度

RAG生成的回答可以附带对应的引用来源，用户可以轻松验证模型回答的准确性，从而增加对模型输出的信任。

3. 增强模型输出的准确性和专业性

通过检索知识库中的信息，可以有效减少模型作出错误判断的可能性，并利用特定的知识和提示（Prompt)，可以满足不同行业或用户的定制需求。

4. 始终访问最新的数据

知识库可以实时更新，便于模型调用最新的信息和数据。这对于需要实时获取最新信息的领域尤为重要，如教育、医疗和金融领域。

5. 最后敲个黑板

RAG技术虽然有以上显著的优势，但它不是万能的，只是锦上添花的一种手段，因为它主要是优化了模型的输入过程，通过丰富输入信息的方式，来增强模型的输出质量。

但这项技术并不改变模型本身的推理能力，不会改变模型任何的参数。

如果模型本身的参数不足、在理解和推理上存在固有缺陷，单纯用RAG技术也无法提高模型的输出能力。

三、最后的话

这篇文章我们探讨了RAG的技术原理、优势和其局限性，希望对你有所帮助和启发。如果你有任何想法、疑问或者想要分享的经验，请随时留言交流。

祝你在AI应用的探索之路上充满收获和进步。

我是在野，欢迎关注，咱们下篇再见🎉

参考资料

1. 《Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks》
2. 《什么是检索增强生成？》 from：NVIDIA-Blog

作者：在野在也，公众号：在野在也

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