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Introduction

  • 定义: RAG(Retrieval-Augmented Generation,检索增强生成)是一种结合了检索和生成两大关键任务的自然语言处理(NLP)模型架构。

  • 主要组件: RAG架构由数据准备、检索和生成三个主要阶段组成。

  • 数据准备: 包括连接到原始数据源、使用上下文信息标注数据、将文档分块为更小的单元。

  • 检索: 从外部来源检索数据,并将其处理到大语言模型的语境中。

  • 生成: 基于组合来源生成回答,使生成的内容更准确且符合上下文。

RAG的工作原理 [1]

  • 数据准备: 识别并获取要与大语言模型共享的源文档,并确保这些文档采用大语言模型能够理解的格式。

  • 检索: 从外部来源检索数据,并将其处理到大语言模型的语境中。

  • 生成: 基于组合来源生成回答,使生成的内容更准确且符合上下文。

  • 分块: 将文档分块为更小的单元,以便更高效地处理和检索。

  • 向量化: 将文本、图像、音频和视频等转化为向量矩阵,便于计算机理解。

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RAG的优势 [1]

  • 提高准确性: 通过检索外部数据源,RAG可以生成更准确的回答。

  • 解决幻觉问题: 减少大语言模型生成不准确信息的概率。

  • 新鲜度: 能够使用最新的数据源,解决大模型数据过时的问题。

  • 数据安全: 可以在本地部署,确保企业数据的安全性。

  • 灵活性: 适用于多种数据类型,包括文本、图像、音频和视频。

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RAG的应用场景 [1]

  • 企业知识管理: 帮助员工快速找到相关业务知识。

  • 客户服务: 提供更准确和上下文相关的客户支持回答。

  • 医疗诊断: 结合外部医学文献,提供更准确的诊断建议。

  • 法律咨询: 检索法律文献,提供准确的法律意见。

  • 教育: 提供基于最新研究的教育内容。

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RAG的技术细节 [1]

  • 数据提取: 包括数据清洗、数据处理和元数据提取。

  • 分块: 固定大小的分块方式和基于意图的分块方式。

  • 向量化: 将文本、图像、音频和视频等转化为向量矩阵。

  • 检索: 包括元数据过滤、图关系检索和相似度检索。

  • 重排序: 对检索结果进行重排序,以提高相关度。

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RAG的挑战 [1]

  • 复杂性: RAG的各类组件、流程和AI技术都过于复杂。

  • 优化难度: 要真正达到企业应用的要求很难。

  • 数据处理: 数据清洗和分块策略需要精细调整。

  • 检索效率: 检索效率和相关度需要不断优化。

  • 生成质量: 生成的内容需要符合上下文且准确。

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