认识Retrieval Augmented Generation（RAG）

什么是RAG？

Retrieval-Augmented Generation (RAG) 是一种结合信息检索和生成式AI技术的框架。它通过从外部数据源检索信息，增强语言模型（如GPT-3）的生成能力，从而提供更加准确和相关的回答。

RAG的组成部分

信息检索模块（Retriever）

功能：从预先构建的知识库或文档库中检索与用户查询相关的信息。
技术：通常使用搜索引擎技术（如BM25、TF-IDF）或者基于深度学习的语义搜索模型（如BERT、DPR）。

生成式AI模块（Generator）

功能：根据检索到的信息和用户的查询生成自然语言的回答。
技术：使用生成式语言模型（如GPT-3、T5）来生成文本。

融合模块（Fusion）

功能：将检索到的信息与用户查询结合，并生成最终的回答。可以通过多种方式进行，如简单拼接、加权融合等。
技术：使用规则或机器学习方法将检索结果和生成结果进行整合。

为什么要使用RAG来改进LLM？举个例子

为了更好地展示什么是RAG以及该技术是如何工作的，让我们考虑一下当今许多企业面临的场景。
想象一下，你是一家销售智能手机和笔记本电脑等设备的电子公司的高管。您希望为您的公司创建一个客户支持聊天机器人，以回答与产品规格、故障排除、保修信息等相关的用户查询。
您希望使用LLM（如GPT-3或GPT-4）的功能为聊天机器人供电。
但是，大型语言模型有以下局限性，导致客户体验效率低下：

缺乏具体信息

语言模型仅限于基于其训练数据提供通用答案。如果用户要询问特定于您销售的软件的问题，或者他们对如何执行深入故障排除有疑问，传统的LLM可能无法提供准确的答案。
这是因为他们没有接受过特定于您组织的数据方面的培训。此外，这些模型的训练数据有一个截止日期，限制了它们提供最新响应的能力。

幻觉

LLM会“产生幻觉”，这意味着它们往往会根据想象中的事实自信地产生错误的反应。如果这些算法对用户的查询没有准确的答案，也会提供偏离主题的响应，从而导致糟糕的客户体验。

一般响应

语言模型通常提供不适合特定上下文的通用响应。这可能是客户支持场景中的一个主要缺点，因为通常需要个人用户偏好来促进个性化的客户体验。

RAG通过为您提供一种将LLM的一般知识库与访问特定信息（如产品数据库和用户手册中的数据）的能力相集成的方法，有效地弥补了这些差距。这种方法可以根据您组织的需求提供高度准确和可靠的响应。

RAG是如何工作的？

step1：数据收集（Data collection）

您必须首先收集应用程序所需的所有数据。如果是电子公司的客户支持聊天机器人，它可以包括用户手册、产品数据库和常见问题解答列表。

step2：数据分块（Data chunking）

数据分块是将数据分解为更小、更易于管理的部分的过程。例如，如果您有一份长达100页的用户手册，您可能会将其分解为不同的部分，每个部分都可能回答不同的客户问题。
这样，每个数据块都集中在一个特定的主题上。当从源数据集中检索一条信息时，它更有可能直接适用于用户的查询，因为我们避免包含整个文档中的不相关信息。
这也提高了效率，因为该系统可以快速获得最相关的信息，而不是处理整个文档。

step3：文本嵌入（Document embeddings）

既然源数据已经分解成更小的部分，就需要将其转换为向量表示。这涉及到将文本数据转换为嵌入，嵌入是捕捉文本背后语义的数字表示。
简而言之，文档嵌入允许系统理解用户查询，并根据文本的含义将其与源数据集中的相关信息进行匹配，而不是简单的逐字比较。此方法确保响应是相关的，并与用户的查询保持一致。
如果您想了解更多关于如何将文本数据转换为向量表示的信息，我们建议您探索我们关于使用OpenAI API进行文本嵌入的教程。