大模型开发 | RAG在实际开发中可能遇到的坑

近年来,大语言模型 (LLM) 的飞速发展令人瞩目,它们在各个领域展现出强大的应用潜力。然而,LLM 也存在一些固有的局限性,例如知识更新滞后、信息编造 (幻觉) 等问题。为了克服这些挑战,检索增强生成 (Retrieval-Augmented Generation, 简称 RAG) 技术应运而生,它将 LLM 与外部知识检索相结合,为生成内容提供更丰富、更准确的上下文信息,从而显著提升了 LLM 的性能和可靠性。

简单来说,RAG 就像给 LLM 配备了一个强大的“外挂知识库”。当 LLM 接收到一个用户请求时,RAG 系统首先会从这个知识库中检索与请求相关的文档或信息片段,然后将这些信息作为上下文输入给 LLM,指导 LLM 生成更符合实际、更准确的回答。

RAG 的优势显而易见:

  • 提升知识的时效性和准确性: 通过检索最新的信息,RAG 可以弥补 LLM 训练数据固有的滞后性,确保生成内容与当前事实保持一致,减少信息编造。

  • 增强可解释性和可信度: RAG 可以提供生成内容的来源信息,用户可以追溯信息来源,验证内容的可靠性,从而提升对 LLM 的信任度。

  • 针对特定领域进行优化: 通过构建特定领域的知识库,RAG 可以为特定领域的应用提供更精准、更专业的支持,例如医疗、法律等领域。

然而,正如一枚硬币的两面,RAG 技术的部署也并非一帆风顺,其面临着诸多挑战,需要我们在实践中不断探索和解决。我们可以将这些挑战归纳为以下几个方面:

1. 检索质量的“拦路虎”:如何确保检索结果的相关性和可靠性?

RAG 的效果很大程度上取决于检索组件的质量。如果检索到的信息与用户请求不相关,或者信息本身存在错误或偏见,那么 LLM 就会被误导,生成不准确甚至有害的回答。这就好比给 LLM 喂了“毒药”,不仅无益,反而有害。

挑战: 传统的检索方法往往难以区分信息的细微差别,也无法有效过滤掉虚假或过时的信息。

解决思路: 我们需要研发更先进的检索算法,例如基于语义理解的检索技术,以及引入信息质量评估机制,对检索结果进行筛选和排序,确保为 LLM 提供高质量的上下文信息。

2. “信息过载”的难题:如何在海量信息中精准定位关键信息?

即使检索到了相关的文档,如何从中提取出真正对生成有帮助的关键信息也是一个难题。大量的冗余信息不仅会降低 LLM 的处理效率,还可能干扰 LLM 对关键信息的理解和利用。

挑战: LLM 在处理长文本和复杂信息结构时,可能会“迷失方向”,无法准确提取出关键信息。

解决思路: 我们可以采用信息压缩技术,例如文本摘要、关键句提取等,对检索结果进行预处理,只保留最核心的信息;还可以优化 LLM 的注意力机制,使其能够更好地聚焦于关键信息。

3. “流畅对话”的障碍:如何将检索到的信息与 LLM 的生成过程自然融合?

将检索到的信息与 LLM 的生成过程生硬地拼接在一起,可能会导致生成的文本缺乏连贯性,甚至出现前后矛盾的情况。这就好比给一段流畅的音乐强行插入一段不和谐的噪音,破坏了整体的美感。

挑战: 检索到的信息通常是片段式的、非结构化的,而 LLM 的生成过程需要一个连贯的、结构化的上下文。

解决思路: 我们需要研究更有效的上下文融合方法,例如将检索到的信息转化为 LLM 更容易理解的表示形式,或者引导 LLM 对检索到的信息进行重组和整合,使其与生成的文本自然衔接。

4. 性能与效率的“天平”:如何在提升性能的同时兼顾响应速度和资源消耗?

引入检索机制无疑会增加系统的计算负担和响应时间,尤其是在处理大规模知识库和实时交互场景时,性能和效率的挑战更加突出。

挑战: RAG 系统需要同时处理检索和生成两个任务,计算复杂度较高,对硬件资源的要求也更高。

解决思路: 我们需要优化系统的架构设计,采用更高效的检索和生成算法,以及利用分布式计算、模型压缩等技术,来提升系统的性能和效率。

5. “数据隐私”的隐忧:如何在使用 RAG 的同时保护用户隐私?

RAG 系统需要访问外部知识库,这其中可能包含大量的敏感信息,例如个人数据、商业机密等。如何确保这些信息的安全,防止数据泄露和滥用,是一个至关重要的课题。

挑战: 传统的安全机制可能无法完全适应 RAG 系统的特点,需要针对 RAG 的特性进行专门的安全设计。

解决思路: 我们可以采用差分隐私、联邦学习等技术,对数据进行脱敏处理,或者构建可信的计算环境,确保数据在安全可控的范围内使用。

6. “偏见放大”的风险:如何避免 RAG 系统加剧现有的偏见?

RAG 系统的训练数据和检索数据都可能存在各种各样的偏见,例如性别偏见、种族偏见等。如果这些偏见被 RAG 系统学习和放大,可能会导致生成的内容带有歧视性,产生不良的社会影响。

挑战: 消除数据中的偏见是一项长期而艰巨的任务,需要从数据采集、清洗、标注等多个环节进行干预。

解决思路: 我们需要构建更公平、更多元化的数据集,并开发偏见检测和缓解算法,对 RAG 系统进行持续的监控和评估,确保其输出内容的公平性和公正性。

7. “透明黑盒”的质疑:如何提升 RAG 系统的可解释性和可信度?

当前许多 RAG 系统缺乏透明度,用户难以理解其生成内容的依据和逻辑,这可能会影响用户对 RAG 系统的信任。

挑战: LLM 本身就是一个复杂的“黑盒”,再加上检索机制,使得 RAG 系统的决策过程更加难以解释。

解决思路: 我们需要研究更透明的 RAG 架构,例如提供检索结果的来源信息,以及可视化 LLM 的注意力分布,帮助用户理解 RAG 系统的决策过程。

8. “评测难题”的挑战:如何构建有效的 RAG 系统评测标准和方法?

传统的 LLM 评测指标可能无法全面评估 RAG 系统的性能,我们需要构建更全面、更细致的评测标准和方法,来评估 RAG 系统在不同任务和场景下的表现。

挑战: RAG 系统的性能受到检索和生成两个环节的共同影响,需要综合考虑两个环节的表现。

解决思路: 我们可以设计更针对 RAG 特点的评测指标,例如检索结果的相关性、生成内容的事实准确性、信息利用的完整性等,并构建更全面的评测数据集。

RAG 技术为 LLM 的发展开辟了一条崭新的道路,但也面临着诸多挑战。解决这些挑战需要学术界和产业界的共同努力,从算法创新、系统优化、安全保障、伦理规范等多个方面进行深入研究和实践。我们有理由相信,随着技术的不断进步,RAG 系统将变得更加强大、可靠和可信,为人工智能的发展注入新的活力,并在各个领域发挥更大的作用。

点赞关注“明哲AI”,持续学习与更新AI知识!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/diannao/68123.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

DDD架构实战第五讲总结:将领域模型转化为代码

云架构师系列课程之DDD架构实战第五讲总结:将领域模型转化为代码 一、引言 在前几讲中,我们讨论了领域模型的重要性及其在业务分析中的渐进获得方法。本讲将聚焦于如何将领域模型转化为代码,使得开发人员能够更轻松地实现用户的领域模型。 二、从模型到代码:领域驱动设计…

AI Agent的多轮对话:提升用户体验的关键技巧

在前面的文章中,我们讨论了 AI Agent 的各个核心系统。今天,我想聊聊如何实现一个好用的多轮对话系统。说实话,这个话题我琢磨了很久,因为它直接影响到用户体验。 从一个槽点说起 还记得我最开始做对话系统时的一个典型场景&…

vue router路由复用及刷新问题研究

路由复用问题 当路由匹配路径未发生变化时,只是相关的参数发生了变化,路由跳转时,会发现虽然地址栏中的地址更新到了新的链接,但是页面渲染并未触发响应路由组件的created,mounted等钩子函数,也就意味着组件并没有被重…

Android各个版本存储权限适配

一、Android6.0-9.0 1、动态权限申请: private static String[] arrPermissions {android.Manifest.permission.READ_EXTERNAL_STORAGE, android.Manifest.permission.WRITE_EXTERNAL_STORAGE,android.Manifest.permission.ACCESS_FINE_LOCATION,android.Manifest.…

房租管理系统的智能化应用助推租赁行业高效运营与决策优化

内容概要 在现代租赁行业中,房租管理系统的智能化应用正在逐步成为一个不可或缺的工具。通过整合最新技术,这些系统为租赁管理的各个方面提供了极大的便利和效率提升。从房源管理到合同签署再到财务监控,智能化功能能够帮助运营者在繁琐的事…

数据结构初阶之队列的介绍与队列的实现

一、概念与结构 概念:只允许在一端进行插入数据操作,在另一端进行删除数据操作的特殊线性表,队列具有先进先出 FIFO (First In First Out) 的特点。 入队列:进行插入操作的一端称为队尾 出队列:进行删除操作的一端称为…

GTO 门级可关断晶闸管,全控性器件

介绍 门级可关断晶闸管是一种通过门极来控制器件导通和关断的电力半导体器件。 结构特点 - 四层半导体结构:与普通晶闸管相似,GTO也是由PNPN四层半导体构成,外部引出三个电极,分别是阳极(A)、阴极&#x…

FlinkSql使用中rank/dense_rank函数报错空指针

问题描述 在flink1.16(甚至以前的版本)中,使用rank()或者dense_rank()进行排序时,某些场景会导致报错空指针NPE(NullPointerError) 报错内容如下 该报错没有行号/错误位置,无法排查 现状 目前已经确认为bug,根据github上的PR日…

序列标注:从传统到现代,NLP中的标签预测技术全解析

引言 序列标注任务是自然语言处理(NLP)中的核心任务之一,广泛应用于信息抽取、文本分类、机器翻译等领域。随着深度学习技术的快速发展,序列标注任务的性能得到了显著提升。本文将从基础概念入手,逐步深入探讨序列标注…

CentOS 7 安装fail2ban hostdeny方式封禁ip —— 筑梦之路

centos 7 换源参考CentOS 7.9 停止维护(2024-6-30)后可用在线yum源 —— 筑梦之路_centos停止维护-CSDN博客 安装fail2ban yum install fail2ban 新增配置文件 cat > /etc/fail2ban/action.d/hostsdeny.conf << EOF [Definition] actionstart actionstop action…

速通Docker === Docker Compose

目录 Docker Compose 简介 Docker Compose 常用命令 使用 Docker Compose 启动 WordPress 普通启动方式&#xff08;使用 Docker 命令&#xff09; 使用 Docker Compose 启动 Docker Compose 的特性 Docker Compose 简介 Docker Compose 是一个用于定义和运行多容器 Dock…

关于BAR(PCIE BAR或AXI BAR)的解释

假设某BAR的默认值是xxxx_0000&#xff08;这里表示8个比特位&#xff09;&#xff0c;其中低4位不可写&#xff0c;可操作的最低位是4&#xff0c;所以该BAR的大小是2^416字节&#xff1b; 1、系统软件向BAR写0xFF 2、系统软件读BAR&#xff0c;读到的值是0xF0&#xff0c;于是…

MySQL 事件调度器

MySQL 事件调度器确实是一个更方便且内置的解决方案&#xff0c;可以在 MySQL 服务器端自动定期执行表优化操作&#xff0c;无需依赖外部工具或应用程序代码。这种方式也能减少数据库维护的复杂性&#xff0c;尤其适用于在数据库频繁更新或删除时进行自动化优化。 使用 MySQL …

ESP32服务器和PC客户端的Wi-Fi通信

ESP32客户端-服务器Wi-Fi通信 本指南将向您展示如何设置ESP32板作为服务端&#xff0c;PC作为客户端&#xff0c;通过HTTP通信&#xff0c;以通过Wi-Fi&#xff08;无需路由器或互联网连接&#xff09;交换数据。简而言之&#xff0c;您将学习如何使用HTTP请求将一个板的数据发…

为什么IDEA提示不推荐@Autowired❓️如果使用@Resource呢❓️

前言 在使用 Spring 框架时&#xff0c;依赖注入&#xff08;DI&#xff09;是一个非常重要的概念。通过注解&#xff0c;我们可以方便地将类的实例注入到其他类中&#xff0c;提升开发效率。Autowired又是被大家最为熟知的方式&#xff0c;但很多开发者在使用 IntelliJ IDEA …

如何用数据编织、数据虚拟化与SQL-on-Hadoop打造实时、可扩展兼容的数据仓库?

在大数据技术迅猛发展的背景下&#xff0c;许多人认为传统数据仓库已过时。然而&#xff0c;这种观点忽略了数据仓库的核心价值&#xff1a;统一的数据视图、强大的业务逻辑支撑以及丰富的数据分析能力。在企业数据架构转型中&#xff0c;数据仓库不仅未被淘汰&#xff0c;反而…

15 分布式锁和分布式session

在java中一个进程里面使用synchronized在new出来对象头信息中加锁&#xff0c;如果是静态方法中在加载的类信息中加锁(我们在锁的原理中讲过)。如果使用lock加锁可以自己指定。这些都是在同一个进程空间中的操作。如果在分布式环境中由于程序不在一个进程空间&#xff0c;就没办…

mysql数据被误删的恢复方案

文章目录 一、使用备份恢复二、使用二进制日志&#xff08;Binary Log&#xff09;三、使用InnoDB表空间恢复四、使用第三方工具预防措施 数据误删是一个严重的数据库管理问题&#xff0c;但通过合理的备份策略和使用适当的恢复工具&#xff0c;可以有效地减少数据丢失的风险…

DuckDB:Golang操作DuckDB实战案例

DuckDB是一个嵌入式SQL数据库引擎。它与众所周知的SQLite非常相似&#xff0c;但它是为olap风格的工作负载设计的。DuckDB支持各种数据类型和SQL特性。凭借其在以内存为中心的环境中处理高速分析的能力&#xff0c;它迅速受到数据科学家和分析师的欢迎。在这篇博文中&#xff0…

day1代码练习

输出3-100以内的完美数&#xff0c;(完美数&#xff1a;因子和(因子不包含自身)数本身) #include <stdio.h>// 判断一个数是否为完美数的函数 int panduan(int n) {if (n < 2) {return 0; // 小于2的数不可能是完美数}int sum 1; // 因子和初始化为1&#xff08;因…