檢索增強生成促進了 LLM 和實時 AI 環(huán)境的徹底改造，以產(chǎn)生更好、更準確的搜索結果。

譯自How RAG Architecture Overcomes LLM Limitations，作者 Naren Narendran。

在本系列的第一部分中，我重點介紹了各個行業(yè)和地區(qū)的組織對生成式 AI 和大型語言模型 (LLM)的日益增長的采用。公司堅信，實時 AI 應用程序是強大的引擎，可以幫助他們提升數(shù)字性能、在飽和市場中超越競爭對手、建立更牢固的客戶關系并提高利潤率。

根據(jù)Gartner的說法，到 2026 年，以多樣化數(shù)據(jù)和媒體格式為特色的多模態(tài) AI 模型將在 10 個 AI 解決方案中占據(jù)六個。通用 LLM 的局限性，例如過時的訓練數(shù)據(jù)、缺乏組織特定的上下文和 AI 幻覺，是這些 AI 模型中高搜索準確性和性能的障礙。然而，正如我在本系列的第一部分中所討論的，通過使用向量數(shù)據(jù)庫，企業(yè)可以緩解這些挑戰(zhàn)并提升其 AI 應用程序。

檢索增強生成 (RAG) 是一種架構框架，利用向量數(shù)據(jù)庫來克服現(xiàn)成 LLM 的局限性。在本文中，我將引導你了解 RAG 的功能和優(yōu)勢，以及它如何促進 LLM 和實時 AI 環(huán)境的徹底改造。但是，在我討論 RAG 的優(yōu)勢之前，我將討論解決 LLM 局限性的另一種常見解決方案：微調。

解決 LLM 局限性的兩種方法

雖然 RAG 是克服 LLM 局限性最有效的方法之一，但它并不是唯一的解決方案。我在下面討論了這兩種方法。

微調

微調涉及采用一個預先存在的經(jīng)過預訓練的 LLM，例如現(xiàn)成的解決方案，并對其進行更多輪的訓練。企業(yè)可以根據(jù)需要臨時或定期對 LLM 進行微調。

微調通常涉及較小或超特定的數(shù)據(jù)集。例如，醫(yī)療保健或教育領域的企業(yè)可能希望微調通用 LLM 以滿足其環(huán)境的特定需求。

雖然微調是一個強大的選擇，但它既耗時又耗費資源，對于許多人來說，這是一個負擔不起的選擇。

檢索增強生成 (RAG)

RAG 是一種架構框架，可幫助企業(yè)在其 LLM 和 AI 生態(tài)系統(tǒng)和流程中使用專有向量數(shù)據(jù)庫作為先導步驟。RAG 將這些搜索結果用作 LLM 的附加輸入，可用于塑造其答案。RAG 通過外部向量數(shù)據(jù)庫提供高度語境化、實時、特定于企業(yè)的企業(yè)數(shù)據(jù)，從而提高了 LLM 結果的準確性。

至關重要的是，RAG 允許公司在不重新訓練其 LLM 的情況下執(zhí)行此操作。RAG 架構使 LLM 能夠在對提示或查詢創(chuàng)建響應之前訪問外部數(shù)據(jù)庫。

通過繞過重新訓練流程，RAG 為企業(yè)提供了一種經(jīng)濟且便捷的方式來增強其 AI 應用程序，而不會損害搜索準確性和性能。

RAG 的功能和優(yōu)勢

既然你對 RAG 有了基本的了解，我想將重點轉移到它的主要功能和主要優(yōu)勢上。

更好的搜索質量

增強的搜索質量是企業(yè)使用 RAG 解鎖的首批優(yōu)勢之一。通用預訓練 LLM 的搜索準確性和質量有限。為什么？因為它們只能執(zhí)行其初始訓練數(shù)據(jù)集所允許的操作。隨著時間的推移，這會導致效率低下，并且對查詢的響應要么錯誤，要么不足。

使用 RAG，企業(yè)可以期待更具層次性、整體性和語境化的搜索。

納入專有數(shù)據(jù)

使用 RAG 的另一個好處是通過附加數(shù)據(jù)集（尤其是專有數(shù)據(jù)）來豐富 LLM。RAG 模型確保了此專有數(shù)據(jù)（在外部向量數(shù)據(jù)庫中標準化為數(shù)字向量）是可訪問和可檢索的。這使 LLM 能夠處理復雜且細微的特定于組織的查詢。例如，如果員工提出一個特定于某個項目、專業(yè)記錄或人事檔案的問題，則增強型 RAG LLM 可以毫不費力地檢索此信息。納入專有數(shù)據(jù)集還可以降低 LLM 引發(fā)幻覺響應的風險。但是，企業(yè)必須建立穩(wěn)健的護欄，以維護自身及其用戶的安全性和機密性。

RAG 除了顯而易見的優(yōu)勢外，還有一些不太明顯但同樣強大的優(yōu)勢。通過提高搜索質量并納入專有數(shù)據(jù)，RAG 允許企業(yè)以多種方式利用其 LLM，并將其應用于幾乎任何用例。它還有助于企業(yè)充分利用其內部數(shù)據(jù)資產(chǎn)，這是積極優(yōu)化數(shù)據(jù)管理生態(tài)系統(tǒng)的動力。

展望 RAG

RAG 可以幫助生成更好、更具上下文且沒有幻覺的響應來回答人類的問題。借助 RAG，聊天機器人的響應對用戶來說更快、更準確。當然，這只是一個簡單的用例。生成式 AI 和 LLM 在不同的行業(yè)和地理區(qū)域中激增。因此，使用向量數(shù)據(jù)庫優(yōu)化 AI 應用程序的潛力也是無窮無盡的。

許多未來的場景和用例需要亞秒級決策、無與倫比的搜索準確性和整體業(yè)務背景。向量，特別是通過相似性搜索的力量，是這些場景中成功的關鍵?？紤]欺詐評估和產(chǎn)品推薦等用例。這些利用了相同的快速向量處理原則來增強相似性和上下文。這驗證了 LLM 向量數(shù)據(jù)庫可以在各種設置中實現(xiàn)快速且相關的結果。

企業(yè)使用向量數(shù)據(jù)庫可以實現(xiàn)的目標沒有限制。最重要的是，向量數(shù)據(jù)庫確保任何組織都不會覺得自己無法參與 AI 革命。

防止 LLM 障礙

AI 采用正在變得普遍，多模態(tài) LLM 模型正在成為常態(tài)。在此背景下，公司必須確保 LLM 的傳統(tǒng)限制不會造成重大障礙。搜索準確性和性能是必須的，企業(yè)需要不斷尋找方法來提升現(xiàn)成的 LLM 并消除其挑戰(zhàn)。

雖然微調是一種潛在的解決方案，但它通常既昂貴又耗時。并非所有公司都擁有定期微調通用 LLM 所需的資源。檢索增強生成是一種更經(jīng)濟、更方便、更高效的方式，可以超越 LLM 限制，并幫助企業(yè)使用外部數(shù)據(jù)集增強其 AI 生態(tài)系統(tǒng)。

RAG 的主要優(yōu)勢包括更好的搜索質量、包含專有數(shù)據(jù)集的能力以及 LLM 的更多樣化用例。

雖然 RAG 是一個強大的模型，可以加強 AI 環(huán)境，但 LLM 和向量數(shù)據(jù)庫領域的不斷進步表明實時 AI 環(huán)境仍處于起步階段：未來充滿了可能性。