大规模实施检索增强生成（RAG）的蓝图
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原文英文，约1100词，阅读约需4分钟。
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内容提要
检索增强生成（RAG）对大型语言模型至关重要，它将特定信息融入生成过程，提高准确性，减少幻觉，并支持专有数据推理。有效的RAG需关注检索单元、策略及用例，以应对大规模数据和用户需求。AI搜索平台应支持自动分块、快速检索和灵活更新，以实现高效应用。
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关键要点
- 检索增强生成（RAG）对大型语言模型（LLM）应用至关重要，能够提高准确性，减少幻觉，并支持专有数据推理。
- RAG在大规模应用中面临挑战，需要快速检索和高效协调检索与生成。
- 定义可检索单元（chunk）是RAG的关键，影响检索准确性和LLM响应质量。
- 选择检索策略决定如何找到相关的chunk，语义检索和关键词检索各有优劣，混合检索通常效果最佳。
- 排名策略决定哪些检索到的chunk被传递给LLM，机器学习排名可以优化内容质量。
- RAG系统需支持多种用户和工作流，设计时需考虑人类用户与AI代理的不同需求。
- AI搜索平台需支持自动分块、快速检索和灵活更新，以应对复杂的RAG工作负载。
- Vespa推出的RAG蓝图提供了基于实际经验的设计决策，适合构建可扩展的RAG应用。
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