关于 RAG 您需要了解的一切

检索增强生成（RAG）越来越受到人们的关注，这是有道理的。随着企业和人工智能专家寻求更智能的信息处理方式，RAG 将检索系统的丰富知识和生成模型的创造力这两个方面的优势结合在了一起。但究竟什么是 RAG，为什么每个人都在谈论它？

什么是 RAG ？

因此，RAG 使LLMs能够提供精确且与上下文相适应的回复，使其在各种应用中更加有用。

RAG 的演变

他们的策略是开发一个在模型中集成检索索引的系统，使其能够从各种来源获取信息，并按需生成各种文本输出。

这一愿景促成了 RAG 的诞生。RAG 是一种灵活的方法，几乎适用于任何LLM，可与大量外部资源无缝连接。RAG 对人工智能产生了重大影响，它将知识检索和生成融为一体，开创了令人兴奋的新可能性。

成功的 RAG

虽然LLMs强大无比，但即使是最好的模型也有其局限性。这就是 RAG 的作用所在，它使LLMs更智能、更准确，并能提供更好的结果。以下是 RAG 如何提高LLM性能的介绍

始终提供最新信息： LLMs可能会停留在过去，因为它们是根据特定时间点的数据进行训练的。RAG 允许模型从外部来源获取实时数据，从而解决了这一问题，确保了响应的时效性和相关性。
精通各行各业的语言： LLMs往往缺乏医疗保健、金融或法律服务等行业所需的专业知识。RAG 通过将模型连接到特定的知识库或数据库，使其能够检索和提供特定领域的信息，从而解决了这一问题。
保持数据真实： 当缺乏足够的信息时，LLMs经常会产生 “幻觉”，编造事实。RAG 可以从可信来源获取准确、经过验证的数据，从而帮助模型避免这种情况。
增强用户信任： RAG 可提供准确可信的回复，从而提高用户的信任度。当个人看到人工智能定期提供有权威来源支持的可靠信息时，他们就更有可能依赖人工智能做出重要决策。
提供更深入的上下文理解： RAG 提高了模型理解查询上下文的能力。通过向量数据库，它可以识别相关概念，而不仅仅是匹配关键字，从而提供更有洞察力、更符合用户问题真实意图的相关答案。
提供量身定制的知识交付： RAG 为开发人员提供了集成各种外部知识库的灵活性，使他们能够根据特定需求定制人工智能的功能。各组织可将该模型与专有数据库或特定领域资源连接起来，使其能够提供专门的知识。
确保成本效益： 有了 RAG，当有新信息出现时，就无需持续重新训练整个LLM。相反，该模型可以实时检索相关数据，因此是一种资源效率更高的方法。

当您向 RAG 提问时会发生什么？

检索-增强生成（RAG）通过三个主要组成部分发挥作用。让我们以用户询问 “可再生能源的最新趋势是什么 ” 为例进行分析。

1.检索引擎 ：首先，检索引擎根据用户的查询搜索相关信息。该引擎由两部分组成：

输入查询处理器 ：当用户提交问题时，该组件会对输入内容进行分析和完善。它能确保用户清楚地理解查询内容，认识到用户寻求的是最新趋势而非一般知识。
搜索引擎：一旦输入内容得到完善，搜索引擎就会扫描大量与可再生能源有关的索引数据，如文章、报告和研究。它会根据用户的要求检索最相关的内容并进行排序。

2. Augmentation Engine 例如，如果排名靠前的结果突出了太阳能的进步和风能的创新，这些信息就会包括在内，为生成回复提供背景信息。

3. Generation Engine: 在我们的例子中，模型可能会这样回答：”可再生能源的最新趋势突出表现在太阳能电池板效率的大幅提高和突破性的风力涡轮机设计，使这些技术更容易获得和更有效 ” 。

RAG 与语义搜索

它超越了基本的关键词匹配，使用单词嵌入等高级技术来查找与问题上下文相符的内容。

例如，如果您搜索 “全球变暖的影响”，语义搜索还会查找 “气候变化的影响 “等相关术语，为您提供更广泛的搜索结果。

RAG 的五个实际应用

RAG 能够将实时数据检索与内容生成相结合，因此用途非常广泛。以下是它的五个实际应用：

客户支持自动化 ：RAG 可通过检索相关产品信息、支持文档和常见问题来改进客户服务，从而对客户询问做出准确、有用的回复。这有助于公司提供更快、更个性化的客户支持。
文件处理： RAG 可从各种文档中提取和分析信息，从而简化文档处理过程。它能自动检索合同、发票和报告中的数据，提高操作效率，减少人工错误。
教育和电子学习 ：在教育平台中，RAG 可以从教科书、学术论文或在线资源中提取信息，为学生提供详细的问题解答，甚至根据最新研究生成个性化学习指南。
医疗保健信息系统 ：RAG 可以帮助医疗保健专业人员访问最新的医学研究、患者数据或治疗指南，使他们能够提供准确的诊断和最新的治疗方法。它可以检索有关罕见疾病、新兴疗法或临床试验的信息。
Content Creation 这种实时内容生成功能可使内容更准确、更有研究支持，而无需手动搜索资源。