检索增强生成 (RAG)
检索增强生成（RAG）是一种强大且高效的自然语言处理方法，它结合了预训练基础模型和检索机制的优点。它允许生成模型通过检索机制访问文档数据集，从而增强生成的响应，使其更具上下文相关性和事实准确性。这种改进提供了一种成本效益高且易于访问的替代方案，可用于特定用例的自定义模型训练。
检索机制通过将文档和问题嵌入到相同的潜在空间中工作，从而允许用户提出问题并获取最相关的文档块作为响应。然后，该机制将上下文块传递给生成模型，从而产生更高质量的响应，减少幻觉。
RAG 的优势
- 通过文档为 LLM 提供外部知识访问，从而生成与上下文相关且事实准确的回答。
- RAG 比微调更具成本效益，因为它不需要模型训练所需的标注数据和计算资源。
理解 RAG 的强大之处
在人工智能领域，尤其是在自然语言处理中，生成连贯且上下文相关的响应的能力至关重要。大型语言模型（LLM）在这方面展现了巨大的潜力，但它们通常依赖其内部知识进行操作，这有时会导致输出不一致或不准确。这就是 RAG 发挥作用的地方。
RAG 是一个突破性的框架，旨在增强 LLM 的能力。RAG 不仅依赖于其训练期间嵌入的庞大但静态的知识，还赋予这些模型主动从外部知识库检索和引用信息的能力。这种动态方法确保生成的响应不仅基于最新和最可靠的事实，而且来源透明。从本质上讲，RAG 将 LLM 从依赖记忆信息的“闭卷”学习者转变为能够主动寻求和引用外部知识的“开卷”思考者。
RAG 的影响是深远的。通过将响应基于可验证的外部来源，它显著降低了 LLM 生成误导性或不正确信息的可能性。此外，它为企业提供了一种更具成本效益的解决方案，因为不需要持续重新训练模型。借助 RAG，LLM 可以提供不仅更准确而且更值得信赖的答案，为 AI 驱动的洞察和互动开启新纪元。