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從數據到智慧：RAG過程中的每一環節如何改變AI生成的世界？
在人工智慧的發展歷程中，生成式AI模型的演進一直是科技界的焦點。而現在，Retrieve-Augmented Generation(RAG)技術，則為這些模型帶來了更新的面貌，強化了其在信息檢索上的能力。這個過程使得大型語言模型(LLM)不僅依賴自身的靜態訓練數據，也能即時反映特定文檔中的信息，進而更有效地回應用戶查詢。
RAG技術的核心在於其能夠通過檢索最新及特定的數據，來提高生成式模型的準確性與相關性。
RAG過程的四個關鍵階段
理解RAG過程需要注意其由四個核心階段組成：數據準備、檢索、增強與生成。每一階段都對最終的輸出至關重要。
數據準備與索引
RAG的第一步是將所有數據準備與索引化。這通常包括將所需檢索的文本數據轉換為大型向量形式的嵌入表示。從無結構的文本到結構化的知識圖譜，RAG能對各類數據進行處理。
這些向量被存儲在向量數據庫中，以便能夠進行快速有效的文檔檢索。
檢索
當收到用戶查詢時，模型會首先啟用文檔檢索器，以挑選最相關的文檔來增強查詢。檢索的準確性依賴於使用的索引方法，這包括多種比對技術。
增強
接下來，模型會將檢索到的相關信息通過提示工程技術輸入至LLM中，進一步改善輸出品質。2023年，新實現的增強模塊具備多領域查詢擴展功能，並可對過去的檢索進行自我學習與改進。
生成
最後，LLM根據查詢及檢索到的信息生成回應。有些模型會加入額外的後處理步驟，如重新排列檢索的信息、上下文選擇及調整，以達到更佳的效果。
這樣的工作流程使得LLM的輸出不再只是基於固定訓練資料的產物，而是能夠即時適應特定要求，提供更高質量的信息。
RAG過程中的改進
在RAG的不同階段，均可以進行各類改進以提升性能。
編碼器的優化
編碼方法可以使用密集或稀疏向量來表現文本。在計算向量存儲中的相似性時，速度和準確性均可通過改進點積計算、近似最近鄰算法等方法來提升。此外，混合向量的使用亦可顯著提高效率。
檢索器優化
在檢索階段，透過逆克洛茲任務等方法進行預訓練可顯著提升檢索質量。透過迭代的數據增強及有效樣本訓練，檢索器能夠選擇出應有的向量以提升最終的生成效果。
語言模型的重設
針對語言模型的重設則能使模型在性能和大小之間取得平衡，透過專注於語言語義而非大量的域知識，從而有效利用資源來提高生成質量。
數據分塊
數據分塊是提升檢索速率的一種策略，對於文檔的分解也有多種技術，包括固定長度分塊、語法基礎分塊等。這些方法能夠幫助模型更好地理解語意，增強檢索的準確性。
然而，在面對龐大數據時，RAG所帶來的檢索效率有時仍面臨挑戰。
未來的展望與挑戰
儘管RAG技術為生成式AI模型的發展開啟了新的可能，但仍然無法徹底解決大型語言模型普遍面臨的挑戰，如事實偏差等問題。這些挑戰不僅影響模型有效性的維持，也對其信賴度提出了質疑。
未來的方向將需進一步調整和優化RAG的應用，以實現更高的準確性和效率。在科技快速演進的今天，RAG過程又會如何影響AI生成的未來？
