人工智能 (AI)彻底改变了我们与技术的互动方式，催生了虚拟助手、聊天机器人和其他能够处理复杂任务的自动化系统。尽管取得了这些进展，但即使是最先进的人工智能系统也面临着重大限制，即知识差距。例如，当人们向虚拟助手询问最新的政府政策或全球事件的状态时，它可能会提供过时或不正确的信息。
出现此问题的原因是，大多数 AI 系统都依赖于预先存在的静态知识，而这些知识并不总是反映最新发展。为了解决这个问题，检索增强生成 (RAG)提供了一种更好的方法来提供最新且准确的信息。RAG 不再仅仅依赖于预先训练的数据，而是允许 AI 主动检索实时信息。这在医疗保健、金融和客户支持等快速发展的领域尤为重要，在这些领域，跟上最新发展不仅有帮助，而且对于获得准确的结果至关重要。
了解人工智能中的知识差距
当前的人工智能模型面临着几个重大挑战。其中一个主要问题是信息幻觉。当人工智能自信地生成错误或虚构的响应时，尤其是在缺乏必要数据的情况下，就会发生这种情况。传统的人工智能模型依赖于静态训练数据，而这些数据很快就会过时。
另一个重大挑战是灾难性遗忘。当更新新信息时，AI模型可能会丢失以前学到的知识。这使得AI很难在信息频繁变化的领域保持最新状态。此外，许多AI系统难以处理长篇大论的内容。虽然它们擅长总结短文或回答特定问题，但它们在需要深入了解的情况下往往失败，例如技术支持或法律分析。
这些限制降低了 AI 在实际应用中的可靠性。例如，AI 系统可能会建议过时的医疗治疗方法或错过关键的金融市场变化，从而导致错误的投资建议。填补这些知识空白至关重要，而这正是 RAG 可以发挥作用的地方。
什么是检索增强生成 (RAG)？
RAG 是一种创新技术，结合了两个关键组件，即检索器和生成器，从而创建了一个能够提供更准确、更及时的响应的动态 AI 模型。当用户提出问题时，检索器会搜索外部来源（如数据库、在线内容或内部文档）以查找相关信息。这与仅依赖预先存在的数据的静态 AI 模型不同，因为 RAG 会根据需要主动检索最新信息。检索到相关信息后，会将其传递给生成器，生成器会使用此上下文生成连贯的响应。这种集成使模型能够将其预先存在的知识与实时数据相结合，从而产生更准确、更相关的输出。
这种混合方法降低了生成不正确或过时响应的可能性，并最大限度地减少了对静态数据的依赖。RAG 具有灵活性和适应性，可为各种应用（尤其是需要最新信息的应用）提供更有效的解决方案。
RAG 实施技术和策略
成功实施 RAG 涉及多种旨在最大限度提高其性能的策略。下面简要讨论了一些基本技术和策略：
1. 知识图谱检索增强生成（KG-RAG）
KG-RAG将结构化知识图谱整合到检索过程中，映射实体之间的关系，为理解复杂查询提供更丰富的背景。这种方法在医疗保健领域尤其有价值，因为信息的特异性和相互关联性对于准确性至关重要。
2. 分块
分块是指将大篇幅的文本分解成更小、更易于管理的单元，让检索器专注于提取最相关的信息。例如，在处理科学研究论文时，分块使系统能够提取特定部分，而不是处理整个文档，从而加快检索速度并提高响应的相关性。
3. 重新排名
重新排序根据检索到的信息的相关性对其进行优先排序。检索器首先收集潜在文档或段落的列表。然后，重新排序模型对这些项目进行评分，以确保在生成过程中使用最符合上下文的信息。这种方法在客户支持中非常有用，因为准确性对于解决特定问题至关重要。
4.查询转换
查询转换通过添加同义词和相关术语或重新表述查询以匹配知识库的结构来修改用户的查询，以提高检索准确性。在技术支持或法律咨询等领域，用户查询可能含糊不清或措辞各异，查询转换可显著提高检索性能。
5. 整合结构化数据
使用结构化和非结构化数据源（例如数据库和知识图谱）可以提高检索质量。例如，AI 系统可能会使用结构化市场数据和非结构化新闻文章来提供更全面的金融概览。
6. 探索链（CoE）
CoE通过探索知识图谱来指导检索过程，发现单次检索可能遗漏的更深层次、上下文相关的信息。这种技术在科学研究中特别有效，因为探索相互关联的主题对于生成明智的回应至关重要。
7.知识更新机制
集成实时数据馈送可让 RAG 模型保持最新状态，包括新闻或研究结果等实时更新，而无需频繁重新训练。增量学习使这些模型能够不断适应和学习新信息，从而提高响应质量。
8.反馈循环
反馈循环对于改进 RAG 的性能至关重要。人工审阅者可以纠正 AI 的回答并将这些信息输入模型，以增强未来的检索和生成。检索数据的评分系统可确保仅使用最相关的信息，从而提高准确性。
采用这些技术和策略可以显著提高 RAG 模型的性能，在各种应用程序中提供更准确、相关和最新的响应。
使用 RAG 的组织的真实示例
许多公司和初创公司积极使用 RAG，通过最新的相关信息来增强其 AI 模型。例如，总部位于硅谷的初创公司Contextual AI开发了一个名为 RAG 2.0 的平台，该平台显著提高了 AI 模型的准确性和性能。通过将检索器架构与大型语言模型 (LLM) 紧密结合，他们的系统减少了错误并提供更精确和最新的响应。该公司还优化了其平台以在较小的基础设施上运行，使其适用于金融、制造业、医疗设备和机器人等不同行业。
同样，F5 和 NetApp等公司也使用 RAG 帮助企业将 ChatGPT 等预训练模型与其专有数据相结合。通过这种集成，企业可以获得根据其特定需求量身定制的准确、情境感知的响应，而无需从头开始构建或微调 LLM 的高成本。这种方法对于需要高效从内部数据中提取见解的公司尤其有益。
Hugging Face 还提供了 RAG 模型，该模型将密集段落检索 (DPR)与序列到序列 (seq2seq) 技术相结合，以增强特定任务的数据检索和文本生成。此设置允许对 RAG 模型进行微调，以更好地满足各种应用需求，例如自然语言处理和开放域问答。
RAG 的道德考量和未来
虽然 RAG 具有诸多优势，但也引发了道德问题。主要问题之一是偏见和公平性。用于检索的来源可能存在固有偏见，这可能导致 AI 响应出现偏差。为了确保公平，必须使用多样化的来源并采用偏见检测算法。还存在滥用的风险，RAG 可能被用于传播错误信息或检索敏感数据。它必须通过实施道德准则和安全措施（例如访问控制和数据加密）来保护其应用程序。
RAG 技术不断发展，研究重点是改进神经检索方法和探索结合多种方法的混合模型。将文本、图像和音频等多模态数据集成到 RAG 系统中也具有潜力，这为医疗诊断和多媒体内容生成等领域的应用开辟了新的可能性。此外，RAG 可以发展到包括个人知识库，让 AI 能够根据个人用户提供量身定制的响应。这将增强医疗保健和客户支持等领域的用户体验。
底线
总之，RAG 是一个强大的工具，它通过主动检索实时信息并提供更准确、更符合上下文的响应来解决传统 AI 模型的局限性。其灵活的方法与知识图谱、分块和查询转换等技术相结合，使其在医疗保健、金融和客户支持等各个行业中都非常有效。
然而，实施 RAG 需要仔细考虑道德问题，包括偏见和数据安全。随着技术的不断发展，RAG 有潜力创建更加个性化和可靠的人工智能系统，最终改变我们在快速变化、信息驱动的环境中使用人工智能的方式。
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