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RAG技术如何将AI的知识推向新高峰？揭秘这一惊人方法！
随着人工智能技术的快速发展，Retrieval Augmented Generation (RAG) 技术正在引领一场革命，将生成型AI模型的知识推向新的高峰。这一技术不仅能使大语言模型（LLM）具备信息检索的能力，还能利用最新的文档信息来增强其回应的准确性和相关性。本文将深入探索RAG的运作过程、实施过程中的关键步骤以及面临的挑战。
RAG过程概述
RAG过程由四个关键阶段构成：数据准备、检索、增强以及生成。每一步都对于最终的生成结果至关重要，接下来将逐一讲解这些阶段。
数据索引化
在使用RAG技术之前，所有需要参考的数据必须转换为LLM所能理解的嵌入向量。这些嵌入向量是数据在数学意义上的表示，主要用于加速检索过程。这一过程可以针对不同类型的数据（结构化的、半结构化的或非结构化的数据）进行。
检索阶段
当用户发出查询时，首先调用文档检索器来选择最相关的文档，这些文档将用来增强查询。检索的准确性受到多种因素的影响，包括索引的类型及检索方法的选择。
增强阶段
当检索到相关文档后，模型将通过提示工程将这些 retrieved 的信息引入LLM内部，以增强用户的原始查询。新版本的RAG模型还能够实现多领域的查询扩展，以及透过记忆和自我改进的方式从历史检索中学习。
生成阶段
最后，LLM根据用户的查询和所检索的文档生成输出。为提高输出的品质，一些模型还会采用额外的步骤，例如重新排序检索到的信息、上下文选择及微调等。
RAG技术的改进方向
RAG流程中的各个阶段均可进行改进，以提升性能和准确性。
编码器改进
对文本的编码方法有丰富的改进潜力，其中包括使用稀疏向量和密集向量进行编码。稀疏向量通常包含几乎全为零的元素，而密集向量则更小且包含较少的零元素。对于相似度计算的提升，则可以采用多种方法，例如快速的点积运算、近似最近邻或质心搜索等。
检索器和语言模型改进
改进检索质量是一个重要的研究方向，一些方法可以基于逆填空任务对检索器进行预训练。对于LLM，通过重新设计语言模型，能够在更小的网络内取得与大型模型类似的困惑度。
数据分块技术
分块技术采用多种策略将数据切分成向量，以便于检索器的有效查询。在这方面，固定长度块与重叠、基于语法的分块、以及文件格式基础的分块等方法都取得了显著成效。
面临的挑战
尽管RAG技术可以大幅提升LLM的性能，但在实际应用中仍存在挑战，尤其是在面对大规模外部数据源时，检索速度可能会变慢。此外，RAG技术无法完全消除传统LLM所面临的挑战，例如"虚构"内容生成等问题。
RAG技术不仅改变了信息检索的方式，更重新定义了生成型AI的应用潜力。
在探讨RAG技术的过程中，我们不禁思考：在未来，我们该如何有效利用这一令人瞩目的技术，为各个领域提炼更深刻的知识和洞察？
