2020年影院，RAG的见地被残暴；然后2022年ChatGPT之类的大模子启动兴起，RAG在知谈大模子的生成上起到了不小的作用。这篇著述，咱们来了解下RAG的基本旨趣和使用场景。

AIGC爆火以后，应时而生的RAG到底王人是什么？为什么会有这些产物呢？

拿大说话模子例如来说，自身的智商很雄壮，但也存在一定的缺欠，比如输出的内容天外太泛、输出的内容风景不安妥预期、数据落后、在专科限制问题胡编乱造等情况，为了克服以上问题，第一种形势是微调，不外生成模子依赖内在常识，即使作念了微调，一经无法措置幻觉问题。此外，执行场景中，信息、计谋、数据及时王人在更新，除非对模子进行高频的微调，不然模子的测验速率遥远赶不上外部信息更新的速率，而高频微调老本就太高了。

在2020年，检索增强生成RAG（Retrieval-Augmented Generation）的步伐被残暴，其主要作用近似搜索引擎，专揽外部常识库，找到与用户发问最有关的常识或历史对话，集中原始问题，创造信息丰富的Prompt，疏导大模子（LLM）生成更准确的输出。

一、界说

是集中了检索时候与生成式东谈主工智能的时候框架，旨在专揽外部常识增强模子的回应准确性和高低文有关性。适用于需要高准确性、限制常识和动态信息的场景。

二、措置的问题1. 常识更新不足时

数据落后，关于大模子测验完成之后发生的最新事情，大模子难以给出谜底。

2. 容易产生幻觉

如合手造事实、不按用户指示生成回应。

出现幻觉的原因：测验常识的偏差（海量数据源中含失实信息）、过度泛化的推理（把等闲的模式推理用到了某些特定场景，以偏概全）、认知存在局限性（问题太难，在一些需要真切认知与复杂推理的任务重可能出错）、枯竭专科限制的常识（没学过，瞎编一个谜底 ）。

3. 数据安全问题

大说话模子莫得企业里面数据和用户数据，如里面数据上传至云表进行存储和处理，就可能存在数据涌现的风险，RAG就不需要将自格外据上传至云表。

三、RAG基本旨趣

1.RAG旨趣如下图：

基本经过法子：常识库准备、镶嵌模子、存入向量数据库、查询检索、生成回应影院。

第一步：文档分块

常识库不错是恣意文本或集结，文档内容可能十分大，需要将长文本切分为多个小块/段落进行存储，以便高效处理和检索信息（另外一个原因是在向量化阶段，常见的文本编码模子如Bert王人有最长的文本输入限度）。需珍重分块的尺寸，若分块太小，诚然查询更精确，但所需的调回时间更长；若分块太大，则会影响查询精确度。

第二步：镶嵌模子

将分块后的文本回荡为向量体式，就能通过毛糙的有计划向量之间的互异性，来识别语义上周边的句子。

第三步：存入向量数据库

将镶嵌模子生成的向量数据存储至向量数据库。其上风主如果能把柄数据向量的相通度，快速定位、检索数据，收尾许多传统数据库无法收尾的功能，如在电影中搜索放弃的片断。

第四步：用户查询、检索

用户输入的问题会被输入到镶嵌模子中，进行向量化处理，然后系统会从向量数据库中搜索与问题向量语义上周边的常识内承诺历史对话记载并复返，这等于检索增强。

第五步：会通、生成回应

将上一步检索到的有关内容与用户的发问相会通，构建出一个Prompt（教唆词），将其输入到大模子（LLM）中，由大模子（LLM）生成最终的效用并复返。

四、RAG应用场景

1.问答系统

RAG把柄检索到的有关信息生成准确谜底，匡助东谈主员更快取得所需信息。如搭建企业里面常识库，新职工培训手册查询、公司限定轨制查询等。

2.智能客服系统

RAG不错集中产物尊府常识库、聊天记载、用户反应等数据，自动为用户提供更精确的回应。

3.个性化系统推选

RAG不错检索用户的购买记载、浏览活动、个东谈主偏好等数据，生成个性化的产物和做事推选，提高用户欢畅度和回荡率。

4.智能数据分析

RAG不错集中外部数据源，如数据库、API、文献等，为用户提供更浅显的数据分析做事。传统企业的数据分析主要靠数据分析师，每天需写多量的SQL语句进行查询，而在RAG撑持下，企业职工能以当然对话的形势快速取得数据。如门店店长平直用语音对话，“请帮我找出上周销量名次前10，但本周销量下滑最快的品类”，系统即可平直给出效用。

5.自动化文档处理

专揽RAG自动化文档处理经过，如自动生成合同、撰写周报、追忆会议纪要等，轻易时间与东谈主力老本。

五、一些拓展1. RAG和常识图谱的集中

以普及数据质地为前提时：可教训常识图谱，来措置。镶嵌模子诚然毛糙，但无法有用捕捉实体之间的复杂干系和端倪结构，是以导致传统RAG在靠近复杂问题时，终点劳作。如用户发问“《进步界限》这本书的主旨是什么”传统RAG时候详情是回应不出来的，但常识图谱不错作念到，因为专揽常识图谱对数据集教训索引时，会索务实体与实体之间的干系，这么就构建一种全局性的上风，从而普及RAG的精确度。

但常识图谱诚然雄壮，可惜老本太高，会大幅普及Token的阔绰。

2. RAG与AI Agent

AI Agent本人和Rag是相反相成的干系。Rag系统为AI Agent提供耐久牵记智商，而AI Agent的宗旨与反想也会为Rag系统提供十分好的宗旨照看和路由智商。

Prompt与RAG的共享就到这里了，但愿对你有所匡助，接待统统这个词交流学习。

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