检索增强生成RAG

检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）是一种结合了检索（搜索）和生成（如自动文本生成）的技术。

它通常用于自然语言处理（NLP）任务，如问答、文本摘要或聊天机器人的构建。

RAG的优势

RAG 通过首先从一个大型文档集合中检索相关信息，然后基于这些信息生成响应来工作。

这种方法的优势在于，它可以利用检索到的信息来生成更准确、更丰富的回答或内容。

减少幻觉

就像有时人们可能会记错事情或混淆细节一样，计算机生成的文本也可能包含错误或捏造的信息。

RAG通过查找真实的、已经存在的信息来生成回答，这就像在说话前先查一下资料，确保所说的内容是准确的，从而减少了错误或虚构信息的可能性。

图：幻觉
左侧：“我想写一篇关于火星的文章，但我记不清火星的表面温度是多少，然后不查资料各种幻觉。”
右侧：“我查了一下资料，火星的表面温度约为-63℃。”

促进事实检查

使用RAG就像有一个可以随时查证的智能助手。它在生成回答时会参考一些已经存在的信息源。

这就意味着用户可以回头去看看这些信息源，来检查RAG给出的答案是否准确，就像你在网上看到一个新闻后去查看原始来源一样。

图：你在网上看到一个新闻后，去查看原始来源。

提高特定领域任务的准确性

想象一下，如果你在一个特别专业的领域提出问题，比如关于罕见疾病的治疗，RAG能够找到和这个主题密切相关的专业文章或数据，然后用这些信息来回答你的问题。

这就像有一个能够即刻访问大量专业书籍和资料的专家一样，可以提供更准确、更具针对性的答案。

图：能够即刻访问大量专业书籍和资料的专家

灵活性

RAG的运作就像是有一个非常聪明且灵活的图书管理员。你不需要每次都教它新东西，而是通过改变它可以访问的资料库（即矢量数据库），它就能找到不同的答案。

这就像你告诉图书管理员今天你对科学感兴趣，明天又对历史感兴趣，而他能够每次都找到相关的书籍。

图：可以灵活切换资料库的图书馆

对公司来说具有成本效益

对于那些已经有大量相关信息的公司来说，使用RAG就像是找到了一个更便宜、更高效的办法来改进他们的服务或产品。

他们不需要花大量时间和金钱来训练一个全新的系统，而是可以利用他们已有的数据和信息来提升效果，这就像是用现有的资源来做更好的事情，而不是从头开始。

图：RAG对企业来说，可以低成本的利用现有知识库

RAG的局限性

RAG在使用时，会遇到下面的限制和挑战：

依赖于语义搜索

RAG 的有效性高度依赖于语义搜索的质量。

如果搜索检索到不相关或低质量的文档，则生成的响应的质量也可能很差。

需要现有数据

RAG 依赖于要从中检索文档的现有数据库。

如果没有大量的数据库，就不可能利用 RAG 的优势。

延迟问题

首先检索文档然后生成响应的两步过程可能会导致延迟。

这可能不适合需要实时响应的应用程序。

上下文长度限制

GPT和Gemini这些都有最大上下文长度限制，如果输入序列和检索到的文档的组合长度超过此限制，则必须截断某些信息，这会影响响应的质量。

总结

检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）是一种结合了检索和生成技术的方法，主要用于自然语言处理任务，如问答、文本摘要或聊天机器人。它通过从大型文档集合中检索相关信息，然后基于这些信息生成响应，从而提供更准确、丰富的内容。

RAG的优势包括减少错误或虚构信息（减少幻觉），促进事实检查，提高特定领域任务的准确性，灵活性以及对公司来说的成本效益。

然而，它也有局限性，如高度依赖语义搜索质量、需要现有数据、可能产生的延迟问题，以及面临上下文长度限制。

这些特点使得RAG在处理复杂的语言任务时既有效又具有挑战性。