一、LLM大模型如何落地

ChatGPT掀起了LLM大语言模型革命，效果惊艳，随后各种大模型如雨后春笋般地出现，代表着人工智能的飞跃。但这些技术总是感觉在天上，如何落地到企业解决实际问题，这是一个问题。RAG为业界提供了一种思路，让大模型的落地提供了可行的方案。作为程序员和产品经理，不得不了解，以跟随AI应用发展的要求。

RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术的提出填补了这一空白。它结合了信息检索和生成式模型的优势，使得在处理现实问题时能够更加灵活和高效。这种集成模型的出现为企业带来了新的可能性，尤其是在涉及自然语言处理和信息推理的场景下。因此，了解如何通过RAG技术实现大语言模型的落地已成为业界研究和实践的重要议题。

二、RAG解决的问题

在介绍RAG方案之前，让我们先假设一个实际场景：一家大型公司拥有大量的合同，管理层希望利用大型模型来了解相关的合作信息。然而，对于像ChatGPT、通义千问或文心一言等大型模型而言，公司的合同信息是无法获取的。因为这些信息都属于公司机密，是不可能提供给开放的大型模型用于预训练的。

那么，我们如何才能让大型模型在回答问题时学习到这些机密信息，同时又不泄露给外部呢？一般来说，有两种思路：一种是将模型私有化部署并进行微调，以适应公司内部的数据和需求；另一种思路则是利用RAG技术。本文主要介绍RAG，文章后面会对比一下微调和RAG两种方法的优缺点。

假如有以下知识库：

向大模型提问：PicTech与水果公司有哪些合作？

RAG能够根据提供的知识库，通过信息检索和文本生成，回答这个问题。具体步骤如下：

• 首先在知识库中检索与PicTech和水果公司有关的合作信息。

• 把检索到的信息作为上下文连同问题一起输入大模型，大模型生成符合问题要求的回答，如"PicTech与水果公司在AI技术上有多项合作，在音乐方面也有版权方面的两项合作。"

可以看出，通过RAG，用户可以方便地获取到PicTech与水果公司的合作情况，而不必担心泄露公司的机密信息。

以下是我做的一个测试：

当然，实际情况比我这个测试要复杂得多，但基本思路是一致的。下面我们来看看RAG技术方案的构建过程。

三、RAG的构建过程

整个过程可以按照以下步骤进行：

• 索引

• 数据提取：从PicTech的合作伙伴信息中提取有关合作内容的数据，如合作协议和内容摘要。

• 分块：将提取的数据分块，以便进行后续处理。

• 向量化：将分块数据转换为向量表示，以便计算文本之间的相似度和相关性。在RAG中，向量的使用有助于解决“问题”和“上下文”之间的相关性问题。

• 检索

• 相似度检索：使用向量表示计算文本之间的相似度，以找到与查询相关的文本块。

• 关键词检索：基于查询中的关键词，检索匹配的文本块。

• 重排：对检索到的文本进行重排，以确保返回结果的相关性和准确性。

• 生成

  这里介绍一下LangChain和LlamaIndex，是用于文本生成和信息检索的技术，与RAG模型密切相关。LangChain是一种生成式模型，用于根据检索到的信息生成文本答案。LlamaIndex是一个用于高效信息检索的索引技术，可用于快速检索和提取相关文本信息。这两个技术与RAG模型的生成和检索过程密切相关。

通过以上步骤，RAG能够实现信息的检索和生成，从而回答用户的查询并提供相关的信息。以上是一个大的框架，实际工作要看面对的问题复杂还是简单来增减步骤，比如对于简单的文本检索来说，关键词检索就能满足需求了，可以不使用向量检索；数据量不大的话，也可以不用重排。而对于复杂的问题来说，可能还涉及到元数据过滤、图关系检索等。

下图示意了RAG的工作过程。

图片来自论文：Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey

四、对比微调和RAG技术

大模型的微调和RAG都是可以用于处理私有数据并提高模型性能的方法，它们各自有着一系列的优缺点。

微调大模型的优点包括：

• 高度定制化：可以根据特定任务和数据集对模型进行微调，使其更好地适应特定领域或任务。

• 灵活性：微调可以根据需要在不同的任务和数据集之间进行，使得模型在不同场景下都能发挥作用。

• 精度：由于对模型进行了针对性的调整，微调后的模型在特定任务上通常具有更高的精度和效果。

然而，微调大模型也存在一些缺点：

• 依赖数据质量：微调的效果高度依赖于用于微调的数据集的质量和代表性。如果数据不足或者不够代表性，可能导致模型性能下降。

• 资源消耗：微调大模型通常需要大量的计算资源和时间，尤其是在处理大规模数据时，成本较高。

• 泛化能力：微调后的模型可能在特定任务上表现很好，但泛化能力可能较差，无法适应其他任务或领域的需求。

相比之下，RAG的优点包括：

• 保护隐私：RAG使用检索式的方法，可以在不暴露私有数据的情况下进行模型训练和应用，保护了数据的隐私性。

• 数据复用：RAG可以利用公开可用的知识库或文档进行训练，从而减少了对私有数据的依赖，降低了数据获取的成本。

• 泛化能力：由于RAG结合了信息检索和生成式模型的优势，因此在处理不同领域的任务时具有较强的泛化能力。

然而，RAG也存在一些缺点：

• 性能受限：由于RAG需要进行信息检索，因此在处理大规模数据时可能会受到计算资源和时间的限制，导致性能下降。

• 依赖外部知识库：RAG的性能受到所使用的外部知识库的质量和覆盖范围的影响，如果知识库不完备或者包含错误信息，可能会影响模型的准确性。

• 复杂度：RAG相对于简单的微调过程可能更加复杂，需要更多的技术和资源支持。

综上所述，微调大模型和RAG各有优劣，选择适合特定场景的方法取决于数据的敏感性、可用资源和任务需求等因素。

总结

本文介绍了如何利用RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术将大语言模型应用于实际业务场景中。文章首先概述了大语言模型的革命性影响以及在实际应用中面临的挑战，随后重点介绍了RAG模型的出现为解决这些挑战提供了创新途径。通过具体示例阐述了构建RAG模型的整个过程，包括数据准备、索引、检索和生成等步骤。同时，文章还简要介绍了RAG模型所依赖的LangChain和LlamaIndex技术，以及它们在检索和生成过程中的作用。总的来说，强调了RAG技术在大语言模型落地过程中的重要性，它能够有效地结合信息检索和生成式模型的优势，实现了对复杂业务场景的高效处理和应用。通过RAG，企业能够更好地利用大语言模型处理私有数据，保护数据隐私，并在保证信息准确性的同时提高业务效率。此外，从业者可以充分发挥RAG技术方案在解决实际问题中的作用，为企业适应大模型时代的发展和创新贡献力量。

封面图为AI生成：