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數據檢索的未來：如何透過RAG提升聊天機器人的智慧？
在人工智能日益普及的今天，如何讓聊天機器人變得更智能，更具應用價值，是一個不斷受到關注的話題。其中，檢索增強生成（Retrieval Augmented Generation, RAG）技術逐漸成為解決方案之一。這項技術不僅使得大型語言模型（LLM）能夠在與用戶的互動中，結合實時檢索的資訊進行生成，還可以更好地回答基於指特定文件集的問題。
這意味著，聊天機器人不僅僅依賴於其內部靜態的訓練數據，而是可以利用最新的、具體領域的資訊來增強其回答的準確性和實用性。
RAG的工作流程可以分為四個關鍵階段，這些階段相互扣連，確保生成的內容既有針對性又具可操作性。首先是數據的準備和索引，然後是檢索、增強和生成的過程。具體來說，數據通常會轉換為向量形式的嵌入，這樣的表示允許大型語言模型快速檢索相關的文檔。
索引階段中，數據被轉換為嵌入並存儲到向量數據庫，以便於隨後查詢的快速檢索。
檢索階段
在用戶提出查詢時，系統會通過文檔檢索器選擇與查詢最相關的文檔，這一過程使用多種方法比較數據的相關性，具體方法會根據索引類型的不同而有所差異。
增強與生成
接著模型會將檢索到的相關信息餵入大型語言模型中，以創建針對用戶查詢的增強提示。隨著技術的進步，一些新型的實現也可以集成特定的增強模塊，這些模塊能夠擴展查詢至多個領域，並借助記憶及自我改進來從之前的檢索中學習。
最終，大型語言模型生成的輸出不僅基於查詢，還基於檢索回來的文檔，某些模型中甚至還包含了格式排序、上下文選擇和微調等額外步驟。
流程改進
在RAG流程中的不同階段，可以進行多種改進。無論是對文本的編碼，還是提高檢索品質，這些方法的核心在於使檢索變得更加高效和準確。
編碼改進
編碼文本時可以使用稀疏和密集向量，例如稀疏向量通常較大且幾乎全為零，而密集向量則相對較小且包含更少的零。不同的數據庫中的相似性計算方法也有所改進，比如使用更快的點積運算、近似最近鄰或重心搜索來提高性能。
檢索品質提升
檢索器的質量也可以透過各種方法進行改進，包括在訓練檢索器時使用逆克洛斯任務，或者對困難樣本進行取樣以幫助檢索訓練。
語言模型再設計
透過重新設計語言模型以適應檢索器的需求，研究顯示一個小得多的網絡可以達到與其更大對手相似的效果。這反映出在訓練過程中融入領域知識，可以使小型模型更專注於語言的語義理解，節省了大量的計算資源。
數據切割策略
在數據變為檢索向量之前，切割數據為向量是必不可少的。使用固定長度、重疊、基於語法或文件格式進行切割能幫助檢索器獲取文檔的詳細信息，進一步提升檢索的效率。
面臨的挑戰
儘管RAG技術帶來了明顯的優勢，但在應用過程中也面臨著一些挑戰，特別是當外部數據源龐大時，檢索可能會變得緩慢，同時，該技術無法完全消除大型語言模型普遍面臨的問題，比如生成虛假信息的情況。
從運用檢索增強生成技術這一創新視角看，未來聊天機器人能夠在多大程度上準確且即時地回答用戶的需求呢？
