RAG是什么？一文读懂LLM背后的检索增强生成技术

发布日期：2024-08-01

RAG LLM 知识库

1. 什么是RAG

在生成式AI领域，随着大模型（LLM）的崛起，一种名为检索增强生成（Retrieval Augmented Generation，简称RAG）的技术越来越受到关注。RAG技术结合了检索和生成两大核心任务，本质就是通过在生成过程中引入外部知识，旨在提高大模型的信息查询和生成质量。 RAG技术在处理复杂的信息查询和生成任务时，不仅仅是依靠模型自身学习的数据，还会结合外部数据源，如企业内部知识库，对模型的检索和生成能力进行增强。这使得RAG成为了大模型时代最具潜力的技术之一，它被视为对大模型信息输出性能的有力补充。在实际应用中，RAG技术常被用于增强Chatbots等智能客服系统的能力，使得这些系统不仅能够提供基于模型训练数据的回答，还能够根据用户的查询，从大量的外部数据中检索相关信息，进而生成更加准确、丰富且上下文相关的内容，这大大提升了AI大模型应用在实际业务场景中的效能和用户体验。

RAG工作原理揭秘

检索增强生成（RAG）技术的核心在于其独特的工作流程，这一流程分为两个主要阶段：信息检索阶段和内容生成阶段。在信息检索阶段，RAG技术首先会根据用户的输入，比如一个提问，企业本地知识库中的私有数据进行匹配，从而获取相关的知识片段。这一阶段，RAG会利用信息检索技术，如构建倒排索引、使用排名算法等，从外部知识库中快速找到与用户问题最匹配的内容。检索到的信息可以是文本片段、关键词或结构化数据等。进入内容生成阶段后，RAG会将检索到的信息作为预训练大语言模型的输入，用这些信息来增强模型对问题的回答生成过程。在这个过程中，直接向语言模型提供增强知识，以指导其产出更符合语境的回答。通过这种方式，生成的内容不仅能够更准确地回应用户的查询，还能够提供更广泛的主题答案，尤其是在需要最新信息的场景下。

典型RAG的运作流程如上图所示，本质就是将传统的语言模型与知识库进行混合，使得模型在回答问题时，能够首先从知识库中查找并收集相关信息，再根据该信息进行回答。这种方法特别适用于那些需要最新信息或者比模型最初学习到的内容更广泛的答案的场景。

为什么LLM需要RAG？

我们必须承认，检索增强生成（RAG）与大语言模型（LLM）之间的关系紧密而微妙，一方面LLM依赖于RAG提供的外部知识源来增强其自身的知识广度和深度；另一方面，RAG又可以通过LLM的生成能力，将检索到的信息转换成自然流畅的文本，提供给用户。脱离了AI大模型的RAG将完全失去光环，而RAG也被称作为AI大模型应用中的强力外挂。在LLM中引入RAG的必要性源于LLM自身的局限。尽管LLM在处理通用和大众知识时表现出色，但在专业知识领域，其生成的内容可能并不可靠。此外，由于LLM学习的知识来自于训练数据，这些数据往往不是最新的，对于高时效性的问题，LLM可能显得力不从心。RAG技术恰好能够弥补这些不足，它允许LLM通过检索和融合外部数据来生成更加准确和时效性的内容。

简单来说，RAG就是对LLM的能力增强。RAG在LLM中的应用通常涉及对大量文本数据进行索引处理，构建倒排索引和使用排名算法对检索结果进行排序。当用户提出查询时，RAG能够迅速从这些索引中检索出与查询最相关的文档片段，并将这些信息提供给LLM。LLM利用这些额外的信息作为生成的上下文，从而输出更加精准和详尽的回答。这种结合了检索和生成的技术，不仅提高了LLM的性能，也极大地扩展了LLM的应用范围。

RAG与微调技术的区别

在讨论检索增强生成（RAG）时，我们常常会提及另一种AI大模型应用优化技术——微调。微调是一种通过调整模型参数来优化模型性能的方法，常用于提升模型在特定任务上的表现。与之相比，RAG技术在处理上下文理解和生成内容方面展现出了不同的工作原理和应用优势。微调通常涉及对模型进行额外的训练，以使其适应新的数据集或任务。这一过程可能会改变模型的参数，从而提高其对特定输入的响应准确性。然而，微调需要大量的训练数据和计算资源，且可能会导致模型过拟合。相比之下，RAG并不改变模型的参数，而是通过引入外部知识来增强模型的生成能力，这在保持模型泛化能力的同时，提升了其在特定领域内的应用效果。 RAG通过检索策略获取外部知识库中的相关信息，并用这些信息来指导LLM的生成过程。这种方法在保持LLM原有泛化性的同时，还能够提供新鲜且更详细的答案，特别是在需要最新信息或领域专业知识的情况下。除此之外，RAG避免了微调过程中可能出现的隐私问题，因为它不需要将敏感数据上传到模型服务器，而是在本地进行知识库的检索和融合。

RAG的应用场景与价值

检索增强生成（RAG）技术的终于价值就在于其能够低成本、有效解决大型语言模型（LLM）面临的多个局限性。例如，LLM可能存在的幻觉问题——在缺乏具体知识时生成不准确或虚假的信息。通过RAG，模型能够在生成内容时参考外部知识库，从而显著减少这种错误的发生，提高生成内容的准确性和可信度。在实际应用场景中，RAG技术通过提供与上下文紧密相关的生成内容，可以在各类场景中发挥作用，如

智能客服系统：RAG可以用于构建强大的智能客服系统，能够回答用户提出的各种问题。它能够通过检索大规模文档集合及企业ai知识库来提供准确的答案，无需针对每个问题进行特定训练。
内容文章生成：RAG可用于自动生成文章段落、文档或自动摘要，基于检索的知识来填充文本，使得生成的内容更具信息价值。
AI工作助手：RAG可以用于构建企业AI工作助手，结合聊天记录回答用户的问题、提供信息和执行工作任务，无需进行特定任务微调。
信息检索：RAG可以改进信息检索系统，使其更准确深刻。用户可以提出更具体的查询，不再局限于关键词匹配。
知识图谱填充：RAG可以用于填充知识图谱中的实体关系，通过检索文档来识别和添加新的知识点。

BetterYeah如何支持RAG技术

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RAG技术的未来趋势

检索增强生成（RAG）技术未来的发展趋势将集中在如何进一步提高检索的准确性和效率，以及如何改进上下文建模以生成更加相关和准确的内容。在检索技术方面，强化学习等方法可能被用来优化检索过程，使其能够更智能地选择和整合来自不同来源的信息。这不仅能够提高检索的准确性，还能够加快响应速度，降低对矢量数据库的依赖。通过改进索引算法和查询转换技术，可以提高检索系统对于复杂查询的处理能力，从而更好地满足用户的需求。在上下文建模方面，未来的研究将可能集中于如何更有效地融合检索到的信息和生成模型的输出。这可能涉及到更先进的注意力机制和上下文表示学习技术，这些技术能够帮助模型更好地捕捉信息之间的关联，以及信息与生成内容之间的联系。通过以上方法，RAG可以生成更加连贯和有逻辑性的文本，进一步提升用户体验。随着技术的不断进步和新的研究突破，RAG有望在未来成为更加强大和智能的信息处理工具，为AI大模型的性能与应用场景拓展提升开辟新的路径。