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RAG只能應(yīng)用于文本檢索嗎?關(guān)于大模型應(yīng)用之RAG——檢索增強(qiáng)的思考 原創(chuàng)

發(fā)布于 2025-3-27 11:13
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“ RAG是一項(xiàng)入門很簡(jiǎn)單,但實(shí)際操作起來(lái)卻很困難的技術(shù)之一;RAG是模型無(wú)關(guān)的獨(dú)立技術(shù)棧,它的核心是文檔和檢索,RAG本身并不具備生成的能力,結(jié)合模型才具備生成能力 ”

最近在做RAG方面的應(yīng)用,關(guān)于RAG技術(shù)很多人應(yīng)該都了解過(guò),畢竟其也算是大模型應(yīng)用的一個(gè)主要方向;具體應(yīng)用場(chǎng)景有智能客服,搜索引擎優(yōu)化,教育輔助等。

在傳統(tǒng)的印象中,RAG技術(shù)結(jié)合LLM(Large Language Model)大語(yǔ)言模型,做文檔類檢索增強(qiáng);但RAG僅僅只能用來(lái)處理文檔類文本嗎?

RAG僅僅只是一項(xiàng)技術(shù),一個(gè)工具,它和其它技術(shù)是相互獨(dú)立的;它可以和具體的應(yīng)用場(chǎng)景相結(jié)合,來(lái)解決實(shí)際問(wèn)題。

RAG只能應(yīng)用于文本檢索嗎?關(guān)于大模型應(yīng)用之RAG——檢索增強(qiáng)的思考-AI.x社區(qū)

關(guān)于RAG應(yīng)用的思考

在RAG應(yīng)用的過(guò)程中,最近兩天突然有了一個(gè)想法,那就是RAG結(jié)合LLM模型;對(duì)具體的LLM模型有要求嗎?簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是,是不是任何一個(gè)LLM模型都可以用到RAG技術(shù)?

可能說(shuō)到這里有些人還不是很理解,舉例來(lái)說(shuō)LLM語(yǔ)言模型有多種任務(wù)類型,有翻譯類任務(wù)模型,情感分類模型,生成類模型和問(wèn)答,摘要模型等。

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是否某些模型不能使用RAG技術(shù)?

但是轉(zhuǎn)念一想,RAG技術(shù)和大模型技術(shù)一樣,它是一項(xiàng)獨(dú)立的技術(shù);即使沒(méi)有大模型RAG技術(shù)也是獨(dú)立存在的;RAG并不是大模型技術(shù)的子領(lǐng)域。

比如說(shuō),在搜索引擎領(lǐng)域也可以應(yīng)用到RAG技術(shù);而且RAG技術(shù)的本質(zhì)是建立一個(gè)外部知識(shí)庫(kù),然后能夠進(jìn)行更加復(fù)雜和準(zhǔn)確高效的檢索,最后把檢索到的內(nèi)容返回給調(diào)用者就可以了,這里的調(diào)用者可以是任何人;比如說(shuō)能夠在海量文檔中準(zhǔn)確快速地檢索到我們需要的內(nèi)容。

所以RAG就類似于建立一個(gè)檔案館,然后能夠快速準(zhǔn)確地找到需要的資料;至于是大模型需要這些資料,還是搜索引擎需要這些資料,就不是RAG需要操心的了。

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和傳統(tǒng)的字符匹配或簡(jiǎn)單分詞不同,RAG需要做到的是語(yǔ)義檢索;舉例來(lái)說(shuō),描述愛(ài)情的句子中并一定需要出現(xiàn)愛(ài)情兩個(gè)字;而傳統(tǒng)的字符匹配機(jī)制,只有出現(xiàn)愛(ài)情的時(shí)候才能匹配到相應(yīng)的內(nèi)容。

ok,上面說(shuō)了RAG是一項(xiàng)獨(dú)立的技術(shù),和大模型沒(méi)有直接關(guān)系;那么是否可以發(fā)散一下思維,RAG除了進(jìn)行文檔增強(qiáng)之外,是否可以應(yīng)用于圖像檢索增強(qiáng),以及文字圖像混合檢索增強(qiáng)?

以上問(wèn)題從理論上來(lái)說(shuō)是完全可行的,因?yàn)镽AG主要負(fù)責(zé)的就是資料的維護(hù)和檢索;至于怎么使用這些資料就不關(guān)RAG的事了。而對(duì)RAG來(lái)說(shuō),文檔資料和圖像資料沒(méi)有本質(zhì)上的區(qū)別。

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因此,把RAG應(yīng)用于大語(yǔ)言模型那么就是文檔RAG,而把RAG應(yīng)用于圖像大模型,那么它就是圖像RAG,而RAG應(yīng)用于多模態(tài)那么就能實(shí)現(xiàn)文本和圖像的混合檢索。

當(dāng)然,雖然從理論上來(lái)說(shuō)RAG和模型無(wú)關(guān),使用什么模型是你自己的事;但不同的模型還是有一定的區(qū)別,比如說(shuō)模型的上下文長(zhǎng)度,大模型的質(zhì)量也就是理解和生成能力等。

RAG并不依賴于具體的模型,但不同的模型在適配性方面可能會(huì)存在一定的差別。


本文轉(zhuǎn)載自公眾號(hào)AI探索時(shí)代 作者:DFires

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