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RAG 驱动
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原文英文，约2200词，阅读约需8分钟。
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内容提要
Retrieval Augmented Generation (RAG)是一种将大型语言模型（LLM）与内部知识库的新数据相结合的生成式AI技术，以生成更可靠的回答。RAG通过从知识库中检索相关信息并使用它来生成回答。RAG系统由语义搜索层和生成层组成。语义搜索层通过将文档转化为嵌入向量来构建知识库。生成层包括一个LLM和一个提示，指示LLM生成什么样的回答。RAG通过提供最新信息和减少AI幻觉来提高LLM的性能。
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关键要点
- 检索增强生成（RAG）是一种生成式AI技术，将大型语言模型（LLM）与内部知识库的新数据结合，以生成更可靠的回答。
- RAG通过从知识库中检索相关信息并使用它来生成回答，系统由语义搜索层和生成层组成。
- 语义搜索层通过将文档转化为嵌入向量来构建知识库，生成层包括LLM和提示，指示LLM生成什么样的回答。
- RAG提高LLM性能的方式包括提供最新信息和减少AI幻觉。
- RAG系统的关键组件包括语义搜索层和生成层，语义搜索层负责构建知识库并进行信息检索。
- 嵌入模型和向量存储是语义搜索层的两个关键组成部分，能够将文档转化为嵌入向量并存储。
- 嵌入是复杂数据类型的数学表示，能够保留数据之间的语义关系。
- 生成层通过执行语义搜索并将相关信息插入LLM提示来生成用户的回答。
- LLM通过Transformer架构构建，能够根据检索到的上下文生成更准确的回答。
- RAG系统的评估和优化是必要的，以确保其行为和质量随着时间的推移而改善。
- RAG系统的成本主要来自向量数据库托管和LLM推理，优化提示中的语义搜索结果数量是关键。
- RAG系统在减少幻觉和确保知识库信息准确性方面具有显著优势，未来的技术进步将进一步改善RAG系统。
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