作者： AIGC最前线 来源： AIGC最前线

大语言模型是指基于深度学习的强大文本生成模型，它能够理解和生成自然语言文本。这些模型使用了深度神经网络，如循环神经网络（RNN）或变换器（Transformer），来学习文本数据中的模式和结构。

大语言模型的训练过程通常涉及大规模的文本语料库，例如互联网上的大量文本数据。通过暴露模型于大量的文本数据，模型能够学习到语言的规则、语法、语义和上下文相关性。

一旦训练完成，大语言模型可以用于多种任务和应用，如文本生成、机器翻译、对话系统、问答系统等。它们能够根据给定的输入生成连贯、有意义的文本，并且在某些情况下还能够理解和推理关于文本的信息。

近年来，随着深度学习技术的发展和计算能力的提升，大语言模型的能力和性能得到了显著提升。不同的大语言模型如GPT（Generative Pre-trained Transformer）、BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）和GPT-3等，都在自然语言处理领域取得了重大突破。

然而，尽管大语言模型在生成文本方面表现出色，但它们也存在一些挑战和限制。例如，它们可能会生成不准确或不合理的文本，以及缺乏常识性和深层理解。此外，大语言模型还面临着数据偏见、敏感性和隐私问题等挑战，需要在实际应用中加以注意和解决。

如何解决这些问题呢？答案是检索增强生成（RAG）。

什么是检索增强生成？

检索增强生成（RAG）是是一种对大型语言模型（LLM）输出进行优化的方法，通过引用训练数据来源之外的权威知识库，使其能够生成更好的响应。LLM是通过训练海量数据和数十亿个参数来生成原始输出，用于回答问题、翻译语言和完成句子等任务。RAG在LLM的基础上进行扩展，使其能够访问特定领域或组织的内部知识库，而无需重新训练模型。这种方法经济高效地改进了LLM的输出，使其在各种情境下都能保持相关性、准确性和实用性。通过引入外部知识库，RAG能够提供更准确、全面的答案或回复，从而提升LLM的性能和效果。

为什么检索增强生成很重要？

LLM是一项关键的人工智能（AI）技术，为智能聊天机器人和其他自然语言处理（NLP）应用程序提供支持。其目标是通过交叉引用权威知识来源，创建能够在各种环境中回答用户问题的机器人。

然而，LLM技术在生成响应时引入了一些不可预测性。此外，LLM的训练数据是静态的，导致其所掌握的知识有一定的截止日期。

LLM面临一些已知的挑战，包括：

• 提供虚假信息，在没有答案的情况下给出错误回答。

• 提供过时或通用的信息，而不是针对用户需要的特定当前响应。

• 从非权威来源创建响应，可能导致不准确或不可靠的答案。

• 术语混淆，不同的训练来源使用相同的术语来指代不同的事物，从而导致响应不准确。

可以将大型语言模型视为一个过于热情的新员工，他可能不了解最新时事，但总是自信满满地回答每个问题。然而，这种态度可能会损害用户的信任，这不是我们希望聊天机器人效仿的。

RAG（Retrieval-Augmented Generation）是解决这些挑战的一种方法。它对LLM进行改进，通过从权威、预先确定的知识来源中检索相关信息。这种方法使组织能够更好地控制生成的文本输出，并让用户更深入地了解LLM生成响应的方式。

检索增强生成有哪些好处？

RAG 技术为组织的生成式人工智能工作带来了多项好处。

• 经济高效的实施

聊天机器人开发通常从基础模型开始。基础模型（FM）是在广泛的广义和未标记数据上训练的 API 可访问 LLM。针对组织或领域特定信息重新训练 FM 的计算和财务成本很高。RAG 是一种将新数据引入 LLM 的更加经济高效的方法。它使生成式人工智能技术更广泛地获得和使用。

• 当前信息

即使 LLM 的原始训练数据来源适合需求，但保持相关性也具有挑战性。RAG 允许开发人员为生成模型提供最新的研究、统计数据或新闻。他们可以使用 RAG 将 LLM 直接连接到实时社交媒体提要、新闻网站或其他经常更新的信息来源。然后，LLM 可以向用户提供最新信息。

• 增强用户信任度

RAG 允许 LLM 通过来源归属来呈现准确的信息。输出可以包括对来源的引文或引用。如果需要进一步说明或更详细的信息，用户也可以自己查找源文档。这可以增加对生成式人工智能解决方案的信任和信心。

• 更多开发人员控制权

借助 RAG，开发人员可以更高效地测试和改进他们的聊天应用程序。他们可以控制和更改 LLM 的信息来源，以适应不断变化的需求或跨职能使用。开发人员还可以将敏感信息的检索限制在不同的授权级别内，并确保 LLM 生成适当的响应。此外，如果 LLM 针对特定问题引用了错误的信息来源，他们还可以进行故障排除并进行修复。组织可以更自信地为更广泛的应用程序实施生成式人工智能技术。

检索增强生成的工作原理是什么？

如果没有 RAG，LLM 会接受用户输入，并根据它所接受训练的信息或它已经知道的信息创建响应。RAG 引入了一个信息检索组件，该组件利用用户输入首先从新数据源提取信息。用户查询和相关信息都提供给 LLM。LLM 使用新知识及其训练数据来创建更好的响应。以下各部分概述了该过程。

• 创建外部数据

LLM 原始训练数据集之外的新数据称为外部数据。它可以来自多个数据来源，例如 API、数据库或文档存储库。数据可能以各种格式存在，例如文件、数据库记录或长篇文本。另一种称为嵌入语言模型的 AI 技术将数据转换为数字表示形式并将其存储在向量数据库中。这个过程会创建一个生成式人工智能模型可以理解的知识库。

• 检索相关信息

下一步是执行相关性搜索。用户查询将转换为向量表示形式，并与向量数据库匹配。例如，考虑一个可以回答组织的人力资源问题的智能聊天机器人。如果员工搜索：“我有多少年假？”，系统将检索年假政策文件以及员工个人过去的休假记录。这些特定文件将被退回，因为它们与员工输入的内容高度相关。相关性是使用数学向量计算和表示法计算和建立的。

• 增强 LLM 提示

接下来，RAG 模型通过在上下文中添加检索到的相关数据来增强用户输入（或提示）。此步骤使用提示工程技术与 LLM 进行有效沟通。增强提示允许大型语言模型为用户查询生成准确的答案。

• 更新外部数据

下一个问题可能是——如果外部数据过时了怎么办？要维护当前信息以供检索，请异步更新文档并更新文档的嵌入表示形式。可以通过自动化实时流程或定期批处理来执行此操作。这是数据分析中常见的挑战——可以使用不同的数据科学方法进行变更管理。

更多AI工具，参考Github-AiBard123，国内AiBard123