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从数据到智慧：RAG过程中的每一环节如何改变AI生成的世界？
在人工智慧的发展历程中，生成式AI模型的演进一直是科技界的焦点。而现在，Retrieve-Augmented Generation(RAG)技术，则为这些模型带来了更新的面貌，强化了其在信息检索上的能力。这个过程使得大型语言模型(LLM)不仅依赖自身的静态训练数据，也能即时反映特定文档中的信息，进而更有效地回应用户查询。
RAG技术的核心在于其能够通过检索最新及特定的数据，来提高生成式模型的准确性与相关性。
RAG过程的四个关键阶段
理解RAG过程需要注意其由四个核心阶段组成：数据准备、检索、增强与生成。每一阶段都对最终的输出至关重要。
数据准备与索引
RAG的第一步是将所有数据准备与索引化。这通常包括将所需检索的文本数据转换为大型向量形式的嵌入表示。从无结构的文本到结构化的知识图谱，RAG能对各类数据进行处理。
这些向量被存储在向量数据库中，以便能够进行快速有效的文档检索。
检索
当收到用户查询时，模型会首先启用文档检索器，以挑选最相关的文档来增强查询。检索的准确性依赖于使用的索引方法，这包括多种比对技术。
增强
接下来，模型会将检索到的相关信息通过提示工程技术输入至LLM中，进一步改善输出品质。 2023年，新实现的增强模块具备多领域查询扩展功能，并可对过去的检索进行自我学习与改进。
生成
最后，LLM根据查询及检索到的信息生成回应。有些模型会加入额外的后处理步骤，如重新排列检索的信息、上下文选择及调整，以达到更佳的效果。
这样的工作流程使得LLM的输出不再只是基于固定训练资料的产物，而是能够即时适应特定要求，提供更高质量的信息。
RAG过程中的改进
在RAG的不同阶段，均可以进行各类改进以提升性能。
编码器的优化
编码方法可以使用密集或稀疏向量来表现文本。在计算向量存储中的相似性时，速度和准确性均可通过改进点积计算、近似最近邻算法等方法来提升。此外，混合向量的使用亦可显著提高效率。
检索器优化
在检索阶段，透过逆克洛兹任务等方法进行预训练可显著提升检索质量。透过迭代的数据增强及有效样本训练，检索器能够选择出应有的向量以提升最终的生成效果。
语言模型的重设
针对语言模型的重设则能使模型在性能和大小之间取得平衡，透过专注于语言语义而非大量的域知识，从而有效利用资源来提高生成质量。
数据分块
数据分块是提升检索速率的一种策略，对于文档的分解也有多种技术，包括固定长度分块、语法基础分块等。这些方法能够帮助模型更好地理解语意，增强检索的准确性。
然而，在面对庞大数据时，RAG所带来的检索效率有时仍面临挑战。
未来的展望与挑战
尽管RAG技术为生成式AI模型的发展开启了新的可能，但仍然无法彻底解决大型语言模型普遍面临的挑战，如事实偏差等问题。这些挑战不仅影响模型有效性的维持，也对其信赖度提出了质疑。
未来的方向将需进一步调整和优化RAG的应用，以实现更高的准确性和效率。在科技快速演进的今天，RAG过程又会如何影响AI生成的未来？
