什么是人工智能中的检索增强生成（RAG）？

与传统的LLM 使用方式相比，RAG 允许企业在风险较低的情况下使用人工智能。

随着越来越多的企业引入人工智能解决方案，检索增强一代正变得越来越流行。早期的企业聊天机器人曾出现过危险的错误和幻觉。

RAG 允许公司利用LLMs 的力量，同时将生成性产出建立在其特定业务知识的基础上。

什么是检索增强生成？

人工智能中的检索增强生成（RAG）是一种技术，它将 a) 检索相关外部信息和 b) 人工智能生成的响应结合起来，从而提高了准确性和相关性。

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RAG 模型不依赖于大型语言模型（LLMs ）的生成，而是根据人工智能代理构建者提供的知识库（如公司网页或人力资源政策文件）做出响应。

RAG 的运行分为两个主要步骤：

1.检索

该模型可从结构化或非结构化来源（如数据库、PDF、HTML 文件或其他文档）中搜索和检索相关数据。这些数据源可以是结构化的（如表格），也可以是非结构化的（如经过批准的网站）。

2.生成

检索完成后，信息被输入LLM 。LLM 利用这些信息生成自然语言回复，将核准的数据与自身的语言能力相结合，创建准确、类似人类和符合品牌的回复。

RAG 使用案例举例

RAG 有什么作用？它使组织能够提供相关、翔实和准确的产出。

RAG 是降低LLM 输出不准确或产生幻觉风险的直接方法。

示例 1：律师事务所

律师事务所可以在人工智能系统中使用 RAG，以便

在研究过程中，从文件数据库中搜索相关判例法、先例和法律裁决。
从案件卷宗和过去的裁决中提取关键事实，生成案件摘要。
自动为员工提供相关的监管更新。

示例 2：房地产中介

房地产公司可能会在人工智能系统中使用 RAG，以便

总结物业交易历史数据和社区犯罪统计数据。
引用当地的房地产法律法规，回答有关房地产交易的法律问题。
通过从财产状况报告、市场趋势和历史销售中提取数据，简化评估流程。

示例 3：电子商务商店

电子商务可以在人工智能系统中使用 RAG，以便

从公司数据库中收集产品信息、规格和评论，为个性化产品推荐提供依据。
检索订单历史记录，生成符合用户偏好的定制购物体验。
通过检索客户细分数据并将其与最近的购买模式相结合，生成有针对性的电子邮件营销活动。

RAG 的优点

查询过 ChatGPT或 Claude 的人都知道，LLMs 内置的保障措施少之又少。

如果没有适当的监督，它们可能会产生不准确甚至有害的信息，使其在实际部署中变得不可靠。

RAG 提供了一种解决方案，它以可信的最新数据源为基础进行响应，大大降低了这些风险。

防止幻觉和误差

传统的语言模型往往会产生幻觉，即听起来令人信服，但实际上不正确或不相关的回答。

RAG 通过将反应建立在可靠和高度相关的数据源基础上，减少了幻觉。

检索步骤可确保模型引用准确的最新信息，从而大大降低出现幻觉的几率，提高可靠性。

检索最新信息

虽然LLMs 是执行许多任务的强大工具，但它无法提供有关稀有或最新信息（包括定制的业务知识）的准确信息。

但 RAG 允许模型从任何来源获取实时信息，包括网站、表格或数据库。

这就确保了，只要真实信息源更新，模型就会响应最新信息。

在复杂环境中交流

传统LLM 的另一个弱点是上下文信息的丢失。在冗长或复杂的对话中，LLMs 很难保持上下文。这往往会导致回答不完整或支离破碎。

但是，RAG 模型可以直接从语义关联的数据源中提取信息，从而实现上下文感知。

有了专门针对用户需求的额外信息--比如配备了产品目录的销售聊天机器人--RAG 允许人工智能代理参与情境对话。

RAG 如何逐步运作

1.文件上传

首先，创建者将文档或文件上传到人工智能代理库中。文件可以是网页、PDF 或其他受支持的格式，这些文件构成了人工智能知识库的一部分。

2.文件转换

由于文件类型众多，如 PDF、网页等。- 系统会将这些文件转换成标准化的文本格式，使人工智能更容易处理和检索相关信息。

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3.分块和存储

然后，转换后的文档会被分解成更小的、易于管理的片段或块。这些小块存储在数据库中，使人工智能代理能够在查询时有效地搜索和检索相关部分。

4.用户查询

建立知识库后，用户可以向人工智能代理提问。人工智能代理会使用自然语言处理技术（NLP）来处理查询，以理解用户的问题。

5.知识检索

人工智能代理会搜索存储的信息块，利用检索算法从上传的文件中找到与用户问题最相关的信息。

6.一代人

最后，人工智能代理将把检索到的信息与其语言模型能力结合起来，根据查询和检索到的数据，生成一个连贯的、符合上下文的准确答案。

RAG 的高级功能

如果您不是开发人员，您可能会惊讶地发现，并非所有的 RAG 都是一样的。

不同的系统会根据自己的需求、用例或技能能力建立不同的 RAG 模型。一些人工智能平台会提供高级 RAG 功能，例如

语义分块与天真分块

裸分块是指将文档分割成固定大小的片段，如将文本切割成 500 个单词的部分，而不考虑意义或上下文。

语义分块则是根据内容将文档分成有意义的部分。它考虑了自然分隔，如段落或主题，确保每个分块都包含连贯的信息。

强制性引文

对于利用人工智能实现高风险对话自动化的行业（如金融或医疗保健行业）来说，引用可以帮助用户在接收信息时建立信任感。

开发人员可指示其 RAG 模型为发送的任何信息提供引文。

例如，如果员工向人工智能聊天机器人询问有关健康福利的信息，聊天机器人可以做出回应，并提供相关员工福利文件的链接。

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