概述

在人工智能（AI）和机器学习（ML）的快速发展中，检索增强生成（RAG）技术正成为提升大语言模型（LLM）性能的关键工具。苏州白鸽云信息技术有限公司，作为行业领先的AI解决方案提供商，致力于将RAG技术应用于企业级场景，帮助客户实现更高效、更准确的信息处理和生成。

什么是检索增强生成（RAG）？

RAG是一种面向大语言模型的生成式AI方法，通过将大语言模型链接到外部资源，使其能够生成更准确的回答。RAG技术允许大语言模型从您选择的外部知识源（如数据存储库、文本集合和既有文档）中检索特定信息，从而补充其内部知识库。这种方法不仅提高了生成内容的准确性，还显著降低了模型训练和微调的成本。

RAG 与常规大语言模型输出的对比

传统的大语言模型依赖于预训练数据，可能无法访问特定领域的最新信息，且容易产生“幻觉”——即提供虚假或过时的信息。RAG通过引入外部知识源，使大语言模型能够交叉引用和补充其内部知识，从而为用户提供更可靠、更准确的查询结果。

RAG 的优势

1. 准确性

RAG为大语言模型提供了引用来源，用户可以验证信息的准确性。此外，RAG架构可以设计为在问题超出其知识范围时返回“我不知道”，从而减少错误信息的风险。

2. 成本效益

RAG避免了昂贵且耗时的模型重新训练和微调过程。通过引入新数据，用户可以轻松更新信息源，降低推理成本。

3. 开发人员控制

RAG提供了一种更方便、更直接的方式来获取反馈、进行故障排除以及修复应用。开发人员可以利用特定领域的最新信息流，提升应用的响应速度和准确性。

4. 数据主权和隐私

RAG允许将敏感数据保留在本地，同时继续将其用于向本地或值得信赖的外部大语言模型提供信息，为数据隐私问题提供了有效的解决方案。

RAG 的工作原理

RAG架构的工作原理包括三个主要阶段：数据准备、检索和生成。

第 1 步：数据准备

源文档经过提取、转换和加载（ETL）过程，转换为大语言模型能够理解的格式。随后，文档被分割成较小的片段，并使用向量嵌入模型将其转换为数值向量，存储在向量数据库中。

第 2 步：检索

算法从向量数据库中检索与用户查询相关的信息片段，并将其注入提示符中，发送给大语言模型进行处理。

第 3 步：生成

大语言模型基于检索到的信息生成回答，并将响应呈现给用户。

RAG 的最佳实践和注意事项

在构建RAG架构时，确保源文档的准确性和时效性至关重要。此外，人类专家应参与评估输出结果，以确保其质量和可靠性。

RAG 的用例

1. 客户服务

RAG技术可用于编程聊天机器人，使其能够通过深入了解特定文档来回答客户咨询，从而缩短问题解决时间，提升客户支持效率。

2. 生成洞察

RAG可以帮助从已有文档中查询信息，生成实时且实用的回答，适用于年度报告、营销文档、社交媒体评论等多种场景。

3. 医疗信息系统

RAG架构可改善提供医疗信息或建议的系统，支持查看个人病史、预约挂号以及查看最新医学研究和指南，帮助患者获得所需的支持和服务。

白鸽云的 RAG 解决方案

苏州白鸽云信息技术有限公司提供基于RAG技术的全面解决方案，帮助企业实现更高效、更准确的信息处理和生成。我们的RAG解决方案包括：

• 数据准备工具：支持多种文档格式的ETL处理，确保数据为存储、分析和机器学习做好准备。

• 向量数据库：提供高效的数据检索和存储功能，支持多种检索算法。

• 大语言模型集成：与主流大语言模型无缝集成，提供准确的查询结果。

• 开发人员支持：提供全面的开发人员控制和反馈机制，帮助快速迭代和优化应用。

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