尽管LLMs在生成流畅且类似人类的文本方面表现出色,但它们有时在事实准确性上存在困难。当准确性非常重要时,这可能是一个巨大的问题。
那么,这个问题的解决方案是什么呢?答案是检索增强型生成(RAG)系统。
RAG集成了像GPT这样的模型的强大功能,并增加了从外部来源查找信息的能力,比如专有数据库、文章和内容。这有助于AI产生不仅写得好,而且在事实和上下文正确性方面也更准确的文本。
通过结合生成文本的能力与查找和使用准确相关信息的力量,RAG开辟了许多新的可能性。它有助于弥合仅仅编写文本的AI与能够使用实际知识的AI之间的差距。
在这篇文章中,我们将更仔细地研究RAG,它是如何工作的,它在哪里被使用,以及它可能如何改变我们未来与AI的互动。
让我们从一个正式的RAG定义开始:
检索增强型生成(RAG)是一个AI框架,它通过将大型语言模型(LLMs)与外部知识库连接起来来增强它们。这允许访问最新的、准确的信息,提高其结果的相关性和事实准确性。
现在,让我们用简单的语言来解释,以便容易理解。
我们都使用过像ChatGPT这样的AI聊天机器人来回答我们的问题。这些由大型语言模型(LLMs)驱动,它们是在大量互联网内容/数据上训练和构建的。它们在几乎所有主题上都能产生类似人类的文本,看起来它们似乎能够完美地回答我们所有的问题,但并不总是这样。它们有时分享的信息可能不准确,事实上不正确。
这就是RAG发挥作用的地方。以下是它的工作原理:
1.提出一个问题。
2.RAG搜索经过策划的知识库中的可靠信息。
3.检索相关信息。
4.将这些信息传递给LLM。
5.LLM使用这些准确信息作出回答。
这个过程的结果是得到由准确信息支持的回应。
让我们用一个例子来理解这一点:想象你想知道国际航班的行李限额。一个传统的LLM像ChatGPT可能会说:“通常,你可以托运一个重达50磅的行李和一个随身行李。但具体请咨询你的航空公司。”一个RAG增强系统会说:“对于X航空公司,经济舱乘客可以托运一个50磅的行李和一个17磅的随身行李。商务舱可以获得两个70磅的行李。注意运动器材等特殊物品的规则,并总是在办理登机手续时验证。”
你注意到区别了吗?RAG提供了针对实际航空公司政策的具体、更准确的信息。总之,RAG使这些系统更可靠和值得信赖。在开发更适用于现实世界的AI系统方面非常重要。
RAG如何工作
现在我们已经对RAG有了一个很好的了解,让我们了解它是如何工作的。首先,让我们从一个简单的架构图开始。
RAG的关键组件
从上面的架构图中,从用户问题到问题最终答案之间,有三个关键组件对RAG的工作至关重要。
1.知识库
2.检索器
3.生成器
现在,让我们一个一个地了解它们。
知识库
这是包含所有可以引用来回答所有问题的文档、文章或数据的存储库。这需要不断更新新的和相关信息,以便回应是准确的,并向用户提供最相关和最新的信息。
从技术角度来看,这通常使用向量数据库如Pinecone、FAISS等来存储文本作为数值表示(嵌入),从而允许快速和高效的搜索。
检索器
它负责找到与用户问题相关的文档或数据。当提出一个问题时,检索器会快速搜索知识库以找到最相关的信息。
从技术角度来看,这通常使用密集检索方法,如Dense Passage Retrieval或BM25。这些方法将用户问题转换为知识库中使用的那种数值表示,并与相关信息匹配。
生成器
它负责生成与用户问题相关且上下文相关的连贯内容。它从检索器那里获取信息,并用它来构建回答这个问题的回应。
从技术角度来看,这由大型语言模型(LLM)如GPT-4或开源替代品如LLAMA或BERT提供动力。这些模型是在大量数据集上训练的,可以根据它们接收的输入生成类似人类的文本。
RAG的好处和应用
现在我们知道了RAG是什么以及它如何工作,让我们探索它提供的一些好处以及RAG的应用。
RAG的好处
最新的知识
与传统的AI模型(如ChatGPT)不同,它们仅限于训练数据,RAG系统可以访问并利用知识库中最新的信息。
增强准确性和减少幻觉
RAG通过使用知识库中的事实、最新信息来提高回应的准确性。这在很大程度上减少了“AI幻觉”的问题——即AI生成更合理但错误的信息的实例。
定制化和专业化
公司可以根据自己的特定需求构建RAG系统,使用专门的知识库并创建特定领域的AI助手。
透明度和可解释性
RAG系统通常可以提供其信息的来源,使用户更容易理解来源、验证声明,并理解回应背后的推理。
可扩展性和效率
RAG允许高效使用计算资源。与其不断重新训练大型模型或构建新模型,组织可以更新他们的知识库,使AI系统的扩展和维护变得更容易。
RAG的应用
客户服务
RAG使客户支持聊天机器人更智能、更有帮助。这些聊天机器人可以访问知识库中的最新信息,并提供精确和上下文的答案。
个性化助手
公司可以创建定制的AI助手,可以利用他们独特和专有的数据。通过利用组织内部关于政策、程序和其他数据的文件,这些助手可以快速有效地回答员工的查询。
客户之声
组织可以使用RAG分析并从广泛的客户反馈渠道中提取可操作的洞察,以全面了解客户体验、情感和需求。这使他们能够快速识别和解决关键问题,做出数据驱动的决策,并根据客户反馈的完整画面不断改进他们的产品。
RAG的未来
RAG已经成为人工智能领域改变游戏规则的技术,结合了大型语言模型的威力与动态信息检索。许多组织已经在利用这一点,并为他们的需求构建定制解决方案。
展望未来,RAG将改变我们与信息互动和做决策的方式。未来的RAG系统将:
·具有更大的上下文理解和增强的个性化;
·超越文本,并整合图像、音视频,成为多模态系统
·拥有实时知识库更新;
·与许多工作流程无缝集成,提高生产力和增强协作。
结论
总之,RAG将彻底改变我们与AI和信息的互动方式。通过缩小AI生成内容与其事实准确性之间的差距,RAG将为智能AI系统奠定舞台,这些系统不仅更有能力,而且更准确、更值得信赖。随着这种技术的不断发展,我们与信息的互动将比以往任何时候都更高效、更准确。
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