作者： 泰迪智能科技 来源： 泰迪智能科技

Arge Model

大模型应用新范式-RAG（检索增强生成）

#导语#

大语言模型的强势突起和AIGC的火热应用持续引爆全球关注度，再一次激发了人们对通用人工智能乃至强人工智能的遐想，众多权威专家一致认为新一轮科技革命已经拉开序幕。但在AI大模型应用中，仍面临着一些局限性，最明显的局限便是大模型缺乏实时性和无法获取私有知识。

01

缺乏实时性：如大模型应用GPT-4 Turbo也仅仅将知识库更新至2023年4月，无法从其获取这个时间往后的信息。

02

无法获取私有知识：大模型的训练样本主要来源于互联网，不可能加入个人或企业的私有数据，无法回复私有问题。

为了克服这些问题，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）应运而生。RAG以其独特的方式与私有知识库融合，使得大型语言模型可以更好地回答问题，并提供更加丰富和准确的信息。

01、RAG技术的原理

通过将私有知识与用户提示进行整合再传递给大模型，解决了其无法获取私有知识的问题。具体实现过程包括将私有知识库文档加载到向量数据库中，将用户提问转换为向量进行检索匹配，并生成提示词，最终提交给大模型生成回答。这种方式大大提高了回答的准确性和信息量。

02、RAG技术的应用场景

问答系统： 通过RAG技术，大模型可以从大规模的文档集合中检索相关文档，从而生成更加准确和详细的回答。

对话系统： RAG技术可以使对话系统生成更具信息量和连贯性的回答，提升用户体验和交互效果。

文档生成： 利用RAG技术，可以生成包含特定信息的文档，如新闻报道或研究报告，从而提高文档生成的质量和效率。

03、RAG技术的优点

丰富的回答： RAG技术考虑了检索到的文档，生成的回答通常更具信息量，能够提供更全面和准确的解答。

处理开放领域问题： 由于RAG可以从大规模的文档集合中检索信息，因此能够处理包括开放领域在内的各种问题。

提升用户体验： RAG技术使得大模型的回答更加连贯和详细，提升了用户与系统之间的交互体验。

04、RAG技术的实现

使用LangChain库即可实现检索增强生成（RAG）功能

LangChain库是一个用于开发由语言模型驱动的应用程序的框架，它赋予应用程序两个核心能力：上下文感知和推理。上下文感知指的是将语言模型连接到上下文，例如提示指令、少量样本示例或内容，以使其做出响应。而推理则是指调用语言模型对给定的提示进行推理。

RAG技术作为一种解决大型语言模型私有知识限制的方法，为大型语言模型的发展提供了更广阔的应用前景。它通过检索增强的方式，扩展了模型的知识库，使得大模型能够更好地回答问题，并提供更加丰富和准确的信息。我们将于2024年3月21日（星期四）为大家分享大模型应用开发新范式——基于LangChain的检索增强生成(RAG)，欢迎您的参加

更多AI工具，参考Github-AiBard123，国内AiBard123