在人工智能的前沿领域，大型语言模型（LLMs）已经引发了自然语言处理（NLP）的革命性变革，开创了一种全新的技术互动范式。这些模型，如GPT和BERT，不仅推动了语义理解的进步，更使得计算机能够生成接近人类水平的文本，极大地缩小了人类语言与机器理解之间的差距。目前，LLMs正广泛应用于多个场景，包括但不限于情感分析、机器翻译、智能问答、文本摘要、智能聊天机器人以及虚拟助手等，它们的高效性和灵活性正在不断拓展人工智能的应用边界。

尽管大型语言模型（LLMs）在实际应用中展现出强大的功能，但它们也伴随着一系列挑战。由于LLMs旨在实现普遍性，这可能导致它们在特定情境下缺乏针对性。另外，由于这些模型基于历史数据进行训练，对于实时更新的信息可能无法及时捕捉和反映，因此有时可能会提供不准确或过时的答案。

这种现象被称为“幻觉”（Hallucination），即当模型由于训练数据中的空白或不足，在推理过程中产生错误或生成不可预见的信息时发生的现象。这意味着LLMs在没有充足相关背景数据的情况下，可能会“凭空捏造”答案，尽管表面上看起来合理，但实际上可能是误导性的。此外，它们对潜在偏见的吸收以及在隐私保护方面也可能存在风险，因为大规模的数据集可能无意间包含敏感信息，而模型在生成输出时有可能暴露这些信息。因此，随着LLMs的广泛应用，如何确保其生成内容的准确性、时效性和伦理合理性成为研究者和开发者面临的重大课题。

检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）系统正是针对大型语言模型（LLMs）存在的缺乏特异性和实时更新能力等问题提出的一种解决方案。这类系统结合了检索与生成两种机制，通过检索已有的、结构化或者最新的可信数据源来补充LLMs的生成过程。

小微解读：在检索增强生成（RAG）系统中，模型的运作机制首先涉及对一个或多个向量数据库进行高效检索，旨在定位与用户输入最为贴切的信息。这些精确信息随后被巧妙地融入到生成过程中，作为关键上下文，引导并细化大型语言模型（LLM）的回答构建。此方法不仅显著降低了基于不充分数据的推测和误导性“幻觉”的发生，而且确保了模型输出的信息既新颖又可靠，极大地提升了回答的准确性和时效性。

什么是RAG？

在2020年，Meta的研究人员提出了检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG），这种方法结合了大语言模型（LLMs）的自然语言生成（NLG）能力与信息检索（IR）组件，以优化输出。它指的是在回应查询之前，参考训练数据源之外的可靠知识来源。这种方法扩展了LLM的能力，而无需重新训练模型，为提高输出的相关性、准确性和可用性提供了一种经济有效的方法，适用于各种情境。

检索增强生成（Retrieval Augmented Generation，简称RAG）架构包含了一个最新的数据源，用以在生成式人工智能任务中提升准确性。该架构主要分为两个核心组成部分：检索组件和生成组件。

1. 检索组件：与一个数据源相连，通常是一个向量数据库，用于获取关于查询请求的最新信息。这些获取到的信息连同查询请求一起被提供给生成组件。

2. 生成组件：此组件通常是一个大型语言模型（Large Language Model，简称LLM），它会根据接收到的信息生成相应的回复。

通过这种方式，RAG能够增强LLM的理解能力，从而生成更加精确且与时俱进的回答。

如何设置 RAG 系统的检索组件

首先，需要搜集应用程序所需的全部数据。数据搜集完毕后，剔除不相关数据。接着，将搜集到的数据划分成更小、易于管理的单元，并利用嵌入模型将这些单元转换成向量形式。向量是数值型表示，它能确保在语义上相似的内容具有更接近的数值表示。这一转换使得系统能够理解用户查询，并将其与数据源中相关信息进行匹配。随后，将向量存储于向量数据库内，并将原始数据的单元与其对应的嵌入向量关联起来。此过程有助于后续检索与用户查询相近的向量数据单元。

RAG 系统如何工作的

在配置检索组件之后，即可在RAG系统中启用该组件。针对用户查询，系统将利用此组件检索相关资讯，并在传递用户查询至语言模型以生成响应之前，将这些资讯作为上下文附加至查询内容。下面将介绍如何利用检索组件来获取所需信息。

向查询中添加相关信息

接收到用户查询时，首要步骤是将查询内容转换为嵌入向量表示。此过程采用与将数据源转换为嵌入向量时相同的嵌入模型，该模型在配置检索组件时已被设定。用户查询转换为向量表示后，系统将应用特定的度量方法（例如欧几里得距离或余弦相似性）以在向量数据库中识别相似向量。通过这些向量，系统检索相关数据片段，并将它们作为上下文与用户查询一同传递。

使用 LLM 生成响应

在获取了查询及其关联信息片段之后，系统将用户查询与检索所得的数据一同输入到大型语言模型（LLM，即生成组件）中。该LLM具备解析用户查询及处理所供给数据的能力，其依据从检索组件接收的上下文信息生成对用户查询的精准响应。

将相关信息与用户查询一同传递给LLM是一种旨在减少LLM产生幻觉问题的方法。通过这种方式，LLM能够利用随用户查询传递的辅助信息来生成更准确和相关的响应。

注意：记得定期更新(向量)数据库的最新信息，以确保模型的准确性。

RAG应用场景

RAG系统适用于多种需要精确且上下文相关信息检索的应用场景。这种方法有助于提升生成响应的准确性、时效性和可靠性。接下来，(我们)将探讨一下RAG系统所适用的几个重要领域及应用案例。

适用领域

1. 特定领域的提问：当 RAG 系统在特定领域面临问题时，它利用检索组件来动态访问外部知识源、数据库或特定领域的文档。这允许 RAG 系统通过反映指定域内最新和准确的信息来生成与上下文相关的响应。这可能在各个领域都有帮助，例如医疗保健、法律解释、历史研究、技术故障排除等。

2. 事实准确性：事实准确性对于确保生成的内容或响应与准确和经过验证的数据保持一致至关重要。在可能出现不准确的情况下，RAG 优先考虑事实准确性，以提供与主题现实相一致的信息。这对于各种应用至关重要，包括新闻报道、教育内容以及任何信息可靠性和可信度至关重要的场景。

3. 研究查询：RAG 系统通过从其知识源中动态检索相关和最新信息，在解决研究查询方面很有价值。例如，假设研究人员提出了一个与特定科学领域的最新进展相关的查询。在这种情况下，RAG 系统可以利用其检索组件来访问最近的研究论文、出版物和相关数据，以确保研究人员获得上下文准确和最新的见解。   

应用案例

以下是几类应用案例：

1. 智能问答系统：在问答系统中，RAG可以首先检索大规模知识库以找到与用户问题紧密相关的证据，然后利用这些证据辅助生成更为详尽和精确的答案。
2. 文本摘要生成：对于长篇文章或大量文档集，RAG能检索出核心要点，再基于检索结果生成简洁而全面的内容摘要。
3. 对话系统：在聊天机器人或客服系统中，RAG能够实时检索背景知识库以提供情境恰当且信息丰富的对话回应，从而显著提升用户体验。
4. 个性化推荐和写作助手：在新闻文章撰写、报告生成或推荐系统中，RAG可根据用户的查询历史或特定需求检索相关信息，进而生成定制化的高质量内容。
5. 代码编写助手：结合编程领域的知识库，RAG能够辅助程序员检索和理解相关代码片段，生成符合上下文的代码建议或完成缺失代码段。

   
   

构建 RAG 系统的挑战

1. 集成：将检索组件与基于 LLM 的生成组件集成可能很困难。使用不同格式的多个数据源时，复杂性会增加。在将检索组件与生成组件集成之前，请确保使用单独模块的所有数据源的一致性。
2. 数据质量：RAG 系统依赖于附加的数据源。由于多种原因，RAG 系统的质量可能很差，例如使用低质量的内容、在多个数据源的情况下使用不同的嵌入或使用不一致的数据格式。确保保持数据质量。
3. 可扩展性：随着外部数据量的增加，RAG 系统的性能会受到影响。将数据转换为嵌入、比较相似数据块的含义以及实时检索的任务可能会变得计算密集型。这可能会减慢 RAG 系统的速度。

结论