作者： 松哥健闻 来源： 松哥健闻

在深入探讨RAG技术之前，让我们通过一个案例来了解其必要性和潜在价值。

案例背景：假设一位投资者对某科技公司的股价走势和财务状况感兴趣，想要获取最新的市场分析和公司报告。

如果这位投资者向一个仅基于LLM的系统提问，可能会遇到以下问题：

1）知识过时：LLM的知识截止于最后的训练数据，无法提供最新的股市动态或公司财报。

2）缺乏实时数据：LLM无法访问实时的财经新闻、股票交易数据或市场分析报告。

3）生成内容的局限性：LLM可能生成一般性的回答，但不足以满足投资者对深度和时效性的需求。

可以通过RAG技术按以下步骤来解决上述问题，能够提供更加精准和实时的金融咨询服务：

1）实时检索：RAG系统接收到用户的查询后，首先从金融市场数据库、新闻网站和财经API中检索最新的相关信息。

2）信息向量化：将检索到的文本信息转换为向量表示，以便与用户的查询进行语义匹配。

3）生成回答：RAG结合检索到的最新信息和用户的原始查询，指导LLM生成一个详细且时效性强的回答。

什么是RAG？

RAG，全称为Retrieval Augmented Generation（检索增强生成），是一种结合了信息检索和文本生成的技术。

它通过从外部知识源获取额外信息，辅助LLM生成更准确、更符合上下文的答案，从而减少错误信息（或称为“幻觉”）的产生。RAG技术能够有效解决通用大模型在专业场景或行业细分领域专业知识不足的问题。

在基于LLM的应用程序中，一个简单的RAG涉及以下几个步骤：

用户输入问题 ：用户向系统提出问题或查询。

系统搜索相关文档 ：系统使用某种文档索引（通常由专有数据组成）来搜索可能回答用户问题的相关文档。

系统创建LLM提示 ：系统将用户输入、相关文档和说明组合在一起，创建一个提示，以便LLM使用提供的文档回答用户的问题。

系统将提示发送到LLM ：系统将提示发送到LLM，以生成用户问题的答案。

LLM返回答案 ：LLM根据提供的上下文生成用户问题的答案，作为系统的输出。

RAG如何工作？

RAG技术包括两个主要阶段：检索阶段和生成阶段。

检索阶段：

1）数据访问 ：RAG首先与各种数据源进行交互，这些数据源可能包括API、数据库或特定领域的语料库，目的是从这些广泛的数据集中提取有用的信息。

2）数据分区 ：由于数据量巨大，RAG将其划分为更小的、更易于处理的部分，每个子集都包含与特定主题或领域相关的信息，这有助于提高数据处理的效率。

3）向量转化 ：RAG系统会将每个子集中的文本内容转换为数值向量，这些向量捕捉了文本的语义信息，为后续的机器理解打下基础。

4）元数据编译 ：在分区和向量化的同时，RAG还生成了元数据，这些辅助信息记录了数据的来源、上下文线索等重要属性，有助于数据的可追溯性。

生成阶段：

1）用户输入 ：RAG的工作流程由用户的查询或陈述触发，可以是句子或短语，也可以是其他形式的输入，如图像、音频等。RAG系统会对用户输入进行处理和分析，以理解用户的需求和意图。

2）语义解释 ：用户查询也被转换成向量，生成的查询向量包含了用户的核心意图、情感倾向、特定关键词的权重等语义信息。

3）相关性映射 ：RAG系统会使用向量化和元数据来确定哪些信息与用户查询最相关，通常通过计算查询向量与各数据子集向量之间的相似度（如余弦相似度、内积、距离函数等）来实现。

4）检索生成融合 ：在确定了相关数据子集后，RAG会将这些子集中的具体内容与用户的原始查询进行深度融合，它将相关信息和用户输入组合在一起，生成一个连贯的、有意义的输出。

5）最终输出组成 ：结合了用户查询和相关数据的信息被输入到底层的语言模型中，如GPT，该模型据此生成一个既符合上下文又信息丰富的响应，为用户的初始查询提供了全面而准确的答案。

RAG通过检索阶段和生成阶段，实现了从海量数据中精准提取相关信息，并以此为基础生成高质量文本响应的过程。

RAG和微调

检索增强生成（RAG）和微调是两种提升大型语言模型（LLM）性能的策略，它们各有优势并适用于不同的应用场景。

微调（Fine-Tuning） ：

● 适用场景：当你希望使用私有数据定制LLM，以在特定领域内表现更优时，微调是合适的方法。

● 数据类型：主要用于“静态”数据，即私有的、特定领域的数据集。

● 模型优化：通过在特定数据集上继续训练，LLM能够更好地理解和生成该领域内的内容。

● 例子：在高质量的Python源代码数据集上进一步训练LLM，以提升生成Python程序的能力。

RAG（检索增强生成） ：

● 适用场景：当你需要利用模型训练时未知的数据来增强LLM的提示时，应使用RAG。

● 数据类型：适用于“动态”数据，包括实时数据、个人（用户）数据或对提示有用的上下文文档。

● 模型优化：通过实时检索相关信息，并将其与用户输入结合，RAG能够提供更为准确和相关的回答。

● 例子：在需要生成针对最新新闻事件的分析时，RAG可以通过检索最新报道和信息来辅助LLM生成内容。

如果目标是让模型深入掌握特定领域的知识，并且可以使用静态的、高质量的私有数据集进行训练，微调是更佳的选择；

如果需要模型动态地获取并整合最新信息或个性化数据，或者在没有足够私有数据进行微调时，RAG提供了一种有效的方法。

RAG技术的优势

提升回答质量 ：RAG通过检索最新和专业的信息，提供更准确和详细的答案，特别适合需要领域专业知识或最新信息的场景。

减少“幻觉”问题 ：该技术显著减少了大型语言模型在生成过程中可能出现的不准确或虚假信息，即“幻觉”问题。

动态知识更新 ：RAG能够实时检索最新数据，确保生成的信息具有时效性，从而保持知识的现代感和相关性。

增强用户信任 ：通过引用外部来源，RAG提高了模型输出的透明度，使用户能够验证信息的真实性，增强了对系统输出的信任。

此外，RAG技术还有其灵活性和可定制性，允许针对特定任务优化，提高文本相关性，减少资源消耗，并支持复杂推理。这些特性共同提升了智能系统的效能，使RAG成为了一个强大的工具。

RAG技术通过结合信息检索与文本生成，有效提升LLM在特定领域的性能，尤其是在需要最新信息和个性化数据时。

尽管存在准确性、实时性和隐私保护等挑战，RAG的高相关性和可追溯性为大模型 AI系统带来显著优势。

未来，RAG的发展方向将聚焦于提高鲁棒性、优化资源利用，并拓展至多模态数据处理，以进一步增强其实用性和应用范围。

更多AI工具，参考Github-AiBard123，国内AiBard123