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学习大模型的前沿技术与行业应用场景


RAG技术在搜索引擎中是如何应用的
发布日期:2024-06-27 19:55:56 浏览次数: 2188 来源:智潮涌动


在信息爆炸的时代,搜索引擎已成为我们获取知识和解答疑惑的重要工具。然而,传统的搜索方式常常无法精准满足我们的复杂需求。如今,RAG 技术的出现为搜索引擎带来了革命性的变革。RAG(Retrieval Augmented Generation)技术是一种结合了检索模型和生成模型的技术,它通过从数据源中检索信息来辅助大语言模型(LLM)生成答案。

RAG技术在搜索引擎中有哪些应用方面?
在搜索引擎中,RAG技术的应用主要体现在以下几个方面:
1.  提升搜索体验的相关性:RAG技术能够通过从更多数据源添加背景信息,以及通过训练来补充LLM的原始知识库,从而提高搜索体验的相关性。这意味着搜索引擎能够提供更准确且更符合语境的回答。
2.  支持生成式AI系统使用外部信息源:RAG技术支持生成式AI系统使用外部信息源生成更准确且更符合语境的回答。它会实施搜索检索方法来回应用户的意图并提供更相关的结果。
3.  优化搜索引擎的性能:RAG技术通过优化数据索引、嵌入和索引、检索过程等多个方面,提高了搜索引擎的性能。例如,通过微调嵌入和动态嵌入来提高检索内容与查询之间的相关性,以及通过重新排序和提示压缩来提高RAG性能。
4.  支持多种查询类型和信息需求:RAG技术采用不同的检索技术组合,适应不同的查询类型和信息需求,确保一致地检索到最相关和上下文丰富的信息。
5.  支持端到端训练:最新一代的RAG技术,如模块化RAG,通过引入搜索模块、记忆模块、路由系统和预测模块等新组件,提供了更高的适应性和灵活性。这种模块化方法不仅支持顺序处理,还支持端到端训练,使得RAG系统能够更精准地响应各种任务和查询。
RAG技术在搜索引擎中的应用主要是通过提升搜索体验的相关性、支持生成式AI系统使用外部信息源、优化搜索引擎的性能、支持多种查询类型和信息需求以及支持端到端训练等方式,来提高搜索引擎的整体性能和用户体验。

RAG模型与传统搜索引擎相比有哪些优势和劣势?


RAG模型的优势
与传统的搜索引擎相比,RAG模型具有以下优势:
1.  提高了文本生成的相关性:RAG模型可以更好地理解用户的意图,并生成更加与用户需求相关的文本。
2.  增强了文本生成的多样性:RAG模型可以根据不同的查询和检索结果生成多样性的文本,满足用户不同的需求。
3.  增强了模型的可解释性:由于RAG模型在生成过程中引入了外部知识,因此生成的文本更加符合外部知识库中的内容,具有更高的可解释性。
4.  减少了幻觉:通过根据事实数据做出反应,RAG减少了生成错误或捏造信息的机会。
5.  促进事实检查:用户可以通过检查检索数据的来源来验证信息。
6.  提高特定领域任务的准确性:提供相关文档作为上下文可以使生成对特定任务更加准确和有用。
7.  灵活性:RAG非常灵活。您无需重新训练模型即可获得不同的输出;您只需更改矢量数据库中的数据即可。
8.  对公司来说具有成本效益:拥有现有相关数据数据库的公司可以使用RAG作为微调的替代方案,微调可能会占用资源。

RAG模型的劣势
尽管RAG模型具有许多优势,但它也面临一些挑战和问题:
1.  依赖于语义搜索:RAG的有效性高度依赖于语义搜索的质量。如果搜索检索到不相关或低质量的文档,则生成的响应的质量也可能很差。
2.  需要现有数据:RAG依赖于要从中检索文档的现有数据库。如果没有大量的数据库,就不可能利用RAG的优势。
3.  延迟问题:首先检索文档然后生成响应的两步过程可能会导致延迟。这可能不适合需要实时响应的应用程序。
4.  上下文长度限制:我们必须谨慎对待解码转换器可以处理的最大上下文长度。例如,ChatGPT (gpt-3.5-turbo) 的最大上下文长度为 4096 个标记(大约 3 页单行英文文本)。如果输入序列和检索到的文档的组合长度超过此限制,则必须截断某些信息,这可能会影响响应的质量。
总之,RAG模型通过结合检索和生成的能力,提供了一种新的信息检索方式,它能够更好地理解用户的意图,并生成更加相关和准确的文本。然而,RAG模型也面临一些挑战,如依赖于高质量的语义搜索、需要大量的现有数据、可能存在延迟问题以及上下文长度的限制。随着技术的不断进步和发展,相信这些问题也会逐渐得到解决。



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