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RAG技術如何將AI的知識推向新高峰？揭秘這一驚人方法！
隨著人工智能技術的快速發展，Retrieval Augmented Generation (RAG) 技術正在引領一場革命，將生成型AI模型的知識推向新的高峰。這一技術不僅能使大語言模型（LLM）具備信息檢索的能力，還能利用最新的文檔信息來增強其回應的準確性和相關性。本文將深入探索RAG的運作過程、實施過程中的關鍵步驟以及面臨的挑戰。
RAG過程概述
RAG過程由四個關鍵階段構成：數據準備、檢索、增強以及生成。每一步都對於最終的生成結果至關重要，接下來將逐一講解這些階段。
數據索引化
在使用RAG技術之前，所有需要參考的數據必須轉換為LLM所能理解的嵌入向量。這些嵌入向量是數據在數學意義上的表示，主要用於加速檢索過程。這一過程可以針對不同類型的數據（結構化的、半結構化的或非結構化的數據）進行。
檢索階段
當用戶發出查詢時，首先調用文檔檢索器來選擇最相關的文檔，這些文檔將用來增強查詢。檢索的準確性受到多種因素的影響，包括索引的類型及檢索方法的選擇。
增強階段
當檢索到相關文檔後，模型將通過提示工程將這些 retrieved 的信息引入LLM內部，以增強用戶的原始查詢。新版本的RAG模型還能夠實現多領域的查詢擴展，以及透過記憶和自我改進的方式從歷史檢索中學習。
生成階段
最後，LLM根據用戶的查詢和所檢索的文檔生成輸出。為提高輸出的品質，一些模型還會採用額外的步驟，例如重新排序檢索到的信息、上下文選擇及微調等。
RAG技術的改進方向
RAG流程中的各個階段均可進行改進，以提升性能和準確性。
編碼器改進
對文本的編碼方法有豐富的改進潛力，其中包括使用稀疏向量和密集向量進行編碼。稀疏向量通常包含幾乎全為零的元素，而密集向量則更小且包含較少的零元素。對於相似度計算的提升，則可以採用多種方法，例如快速的點積運算、近似最近鄰或質心搜索等。
檢索器和語言模型改進
改進檢索質量是一個重要的研究方向，一些方法可以基於逆填空任務對檢索器進行預訓練。對於LLM，通過重新設計語言模型，能夠在更小的網絡內取得與大型模型類似的困惑度。
數據分塊技術
分塊技術採用多種策略將數據切分成向量，以便於檢索器的有效查詢。在這方面，固定長度塊與重疊、基於語法的分塊、以及文件格式基礎的分塊等方法都取得了顯著成效。
面臨的挑戰
儘管RAG技術可以大幅提升LLM的性能，但在實際應用中仍存在挑戰，尤其是在面對大規模外部數據源時，檢索速度可能會變慢。此外，RAG技術無法完全消除傳統LLM所面臨的挑戰，例如"虛構"內容生成等問題。
RAG技術不僅改變了信息檢索的方式，更重新定義了生成型AI的應用潛力。
在探討RAG技術的過程中，我們不禁思考：在未來，我們該如何有效利用這一令人矚目的技術，為各個領域提煉更深刻的知識和洞察？
