什么是检索增强生成？

大型语言模型 (LLM) 为推进自然语言处理 (NLP) 领域做出了贡献，但上下文理解方面仍然存在差距。法学硕士有时可以产生 不准确或不可靠的反应，一种被称为“幻觉。” 

例如，使用ChatGPT，幻觉的发生率大约为 15％20％ 大约80%的时间。

检索增强生成（RAG）是一个强大的人工智能（AI）框架，旨在通过优化法学硕士的输出来解决上下文差距。 RAG 通过检索利用大量外部知识，增强法学硕士生成精确、准确且上下文丰富的答复的能力。  

让我们探讨 RAG 在人工智能系统中的重要性，揭示其彻底改变语言理解和生成的潜力。

什么是检索增强生成 (RAG)？

作为一个混合框架， 鲁尔 结合了生成模型和检索模型的优点。这种组合利用第三方知识源来支持内部表示并生成更精确和可靠的答案。 

RAG 的架构非常独特，它将序列到序列 (seq2seq) 模型与密集通道检索 (DPR) 组件相结合。这种融合使模型能够生成基于准确信息的上下文相关响应。 

RAG 通过强大的事实检查和验证机制建立透明度，以确保可靠性和准确性。 

检索增强生成如何工作？ 

2020 年，Meta 推出了 RAG框架 将法学硕士扩展到其培训数据之外。与开卷考试一样，RAG 使法学硕士能够通过访问现实世界的信息来回答问题，从而利用专业知识来做出更准确的回答，而不是仅仅依靠记住的事实。

Meta 的原始 RAG 模型（图片来源)

这种创新技术脱离了数据驱动的方法，结合了知识驱动的组件，增强了语言模型的准确性、精确性和上下文理解。

此外，RAG 分三个步骤发挥作用，增强了语言模型的功能。

RAG的核心组件（图片来源)

• 恢复： 检索模型查找与用户提示相关的信息，以增强语言模型的响应。这涉及将用户的输入与相关文档进行匹配，确保访问准确和最新的信息。技术如 密集通道检索 （DPR）和 余弦相似度 有助于 RAG 中的有效检索，并通过缩小范围进一步细化结果。 
• 增强： 检索后，RAG 模型将用户查询与相关检索数据集成，采用关键短语提取等即时工程技术。此步骤有效地将信息和上下文与检索者进行交流。 LLM，确保全面了解准确的输出生成。
• 代：在此阶段，使用合适的模型（例如序列到序列）对增强信息进行解码，以产生最终响应。生成步骤保证模型的输出是连贯的、准确的，并且根据用户的提示进行定制。

RAG 有什么好处？

RAG 解决了 NLP 中的关键挑战，例如减少不准确性、减少对静态数据集的依赖以及增强上下文理解以生成更精细和准确的语言。

RAG的创新框架提高了生成内容的精度和可靠性，提高了AI系统的效率和适应性。

1. 减少法学硕士的幻觉

通过整合外部知识源 提示 在生成过程中，RAG 确保响应牢固地基于准确且与上下文相关的信息。回复还可以包含引文或参考文献，使用户能够独立验证信息。这种方法显着增强了人工智能生成内容的可靠性并减少了幻觉。

2. 最新且准确的响应 

RAG 通过不断检索实时信息来减少训练数据或错误内容的时间中断。开发人员可以将最新的研究、统计数据或新闻直接无缝集成到生成模型中。此外，它将法学硕士与实时社交媒体、新闻网站和动态信息源连接起来。此功能使 RAG 成为需要实时和精确信息的应用程序的宝贵工具。

3.成本效益 

聊天机器人开发通常涉及利用基础模型，这些模型是经过广泛培训、可通过 API 访问的法学硕士。然而，针对特定领域的数据重新训练这些 FM 会产生高昂的计算和财务成本。 RAG优化资源利用率并根据需要选择性地获取信息，减少不必要的计算并提高整体效率。这提高了实施 RAG 的经济可行性，并有助于人工智能系统的可持续性。

4. 综合信息

RAG 通过将检索到的知识与生成能力无缝融合来创建全面且相关的响应。不同信息源的综合增强了模型理解的深度，提供更准确的输出。

5. 易于培训 

RAG 的用户友好性体现在其易于训练。开发人员可以毫不费力地微调模型，使其适应特定领域或应用程序。这种训练的简单性有助于将 RAG 无缝集成到各种人工智能系统中，使其成为促进语言理解和生成的多功能且易于访问的解决方案。

RAG的解决能力 法学硕士的幻觉 数据新鲜度问题使其成为寻求提高人工智能系统准确性和可靠性的企业的重要工具。

RAG 的用例

鲁尔其适应性提供了具有现实世界影响的变革性解决方案，从知识引擎到增强搜索功能。 

1. 知识引擎

RAG可以将传统的语言模型转变为全面的知识引擎，以创建最新且真实的内容。在需要最新信息的场景下，例如教育平台、研究环境或信息密集型行业，尤其​​有价值。

2. 搜索增强

通过将法学硕士与搜索引擎集成，利用法学硕士生成的回复丰富搜索结果，提高了对信息查询的响应的准确性。这增强了用户体验并简化了工作流程，使其更容易访问任务所需的信息。 

3. 文本摘要

RAG 可以生成大量文本的简洁且信息丰富的摘要。此外，RAG 通过实现精确、彻底的开发来节省用户的时间和精力。 文本摘要 通过从第三方来源获取相关数据。 

4.问答聊天机器人

将法学硕士集成到聊天机器人中，可以从公司文档和知识库中自动提取精确信息，从而改变后续流程。这提高了聊天机器人准确、及时地解决客户查询的效率。 

RAG 的未来前景和创新

随着对个性化响应、实时信息合成和减少对不断再训练的依赖的日益关注，RAG 有望在语言模型方面取得革命性的发展，以促进动态和上下文感知的人工智能交互。

随着 RAG 的成熟，它能够以更高的精度无缝集成到各种应用程序中，为用户提供精致可靠的交互体验。

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