什么是检索增强生成？

大型语言模型（LLM）为自然语言处理（NLP）领域的发展做出了贡献，但在上下文理解方面仍然存在差距。LLM有时会产生不准确或不可靠的响应，这被称为“幻觉”。

例如，在ChatGPT中，幻觉的发生率约为15%至20%，大约80%的时间。

检索增强生成（RAG）是一种强大的人工智能（AI）框架，旨在通过优化LLM的输出来解决上下文差距。RAG利用外部知识通过检索来增强LLM生成精确、准确和上下文丰富的响应。

让我们探索RAG在AI系统中的重要性，揭示其革命性语言理解和生成的潜力。

什么是检索增强生成（RAG）？

作为一种混合框架， RAG结合了生成和检索模型的优势。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的架构是独特的，混合了序列到序列（seq2seq）模型和密集通道检索（DPR）组件。这种融合使模型能够生成上下文相关的响应，基于准确的信息。

RAG建立了透明度，具有强大的事实核查和验证机制，以确保可靠性和准确性。

检索增强生成如何工作？

2020年，Meta引入了RAG框架，以扩展LLM超出其训练数据。像开放书考试一样，RAG使LLM能够利用专业知识以产生更精确的响应，通过检索实时信息来回答问题，而不是仅依赖于记忆的事实。

原始RAG模型（图像来源）

这种创新技术背离了数据驱动的方法，融入了知识驱动的组件，增强了语言模型的准确性、精度和上下文理解。

另外，RAG通过三个步骤工作，增强语言模型的能力。

RAG组件（图像来源）

• 检索：检索模型找到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匹配，确保访问准确和最新的信息。像密集通道检索（DPR）和余弦相似度等技术为RAG中的检索做出了贡献，并通过缩小范围进一步完善了发现。
• 增强：在检索之后，RAG模型将用户查询与相关检索数据集成，使用提示工程技术，如关键短语提取等。这一步有效地将信息和上下文与LLM进行通信，确保对输出生成有全面理解。
• 生成：在这个阶段，增强的信息使用适合的模型（如序列到序列）来生成最终的响应。生成步骤保证模型的输出是连贯的、准确的，并根据用户的提示进行定制。

RAG的益处是什么？

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、增强上下文理解，以生成更精细和准确的语言。

RAG的创新框架增强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LLM幻觉

通过在提示生成期间集成外部知识源，RAG确保响应牢固地植根于准确和上下文相关的信息。响应还可以包含引用或参考，赋予用户独立验证信息的能力。这一方法显著提高了AI生成内容的可靠性并减少了幻觉。

2. 最新和准确的响应

RAG通过持续检索实时信息来缓解训练数据的时间限制或错误内容。开发人员可以无缝地将最新的研究、统计数据或新闻直接集成到生成模型中。此外，它将LLM连接到实时社交媒体源、新闻网站和动态信息源。这种功能使RAG成为需要实时和准确信息的应用程序中的一种宝贵工具。

3. 成本效益

聊天机器人开发通常涉及使用基础模型，即具有广泛训练的API可访问LLM。然而，重新训练这些FM以适应特定领域的数据会带来高昂的计算和财务成本。RAG优化了资源利用，仅在需要时检索信息，减少了不必要的计算并提高了整体效率。这提高了实施RAG的经济可行性，并有助于AI系统的可持续性。

4. 合成信息

RAG通过无缝地将检索的知识与生成能力相结合，创建了全面的相关响应。这种多样化信息源的合成增强了模型的理解深度，提供了更准确的输出。

5. 易于训练

RAG的用户友好性体现在其易于训练。开发人员可以轻松地对模型进行微调，适应特定的领域或应用。这种训练的简单性促进了RAG在各种AI系统中的无缝集成，使其成为推进语言理解和生成的多功能和可访问的解决方案。

RAG解决LLM幻觉和数据新鲜度问题的能力使其成为企业提高AI系统准确性和可靠性的关键工具。

RAG的用例

RAG的适应性提供了具有现实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知识引擎，用于创建最新和真实的内容。它在需要最新信息的场景中尤其有价值，例如教育平台、研究环境或信息密集型行业。

2. 搜索增强

通过将LLM与搜索引擎集成，使用LLM生成的回复来丰富搜索结果，可以提高信息查询的响应准确性。这提高了用户体验并简化了工作流程，使用户更容易访问他们任务所需的信息。

3. 文本摘要

RAG可以生成大量文本的简洁和信息丰富的摘要。另外，RAG通过从第三方来源获取相关数据来节省用户的时间和精力，使得开发精确和全面文本摘要成为可能。

4. 问答聊天机器人

将LLM集成到聊天机器人中，通过自动从公司文档和知识库中提取准确信息，转变了后续流程。这提高了聊天机器人准确和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重新训练的依赖的关注度日益增加，RAG承诺在语言模型方面带来革命性的发展，以实现动态和上下文感知的AI交互。

随着RAG的成熟，其在各种应用中的无缝集成，具有提高的准确性，为用户提供了精细和可靠的交互体验。

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