检索增强生成即服务：概念、应用案例、提供商及更多

大型语言模型（LLMs）在信息不足时常出现错误回答。

检索增强生成（RAG）通过连接外部数据来改善这一问题。

RAG即服务（RAGaaS）为企业提供外部管理平台，简化数据接入、索引和检索过程。

RAGaaS适用于客户支持聊天机器人和内部知识库等场景。

选择自建RAG系统或使用RAGaaS取决于团队的专业知识和定制需求。

RAGaaS是云基础解决方案，允许公司使用RAG而无需构建自己的基础设施。

RAGaaS的工作流程包括数据接入、索引、检索、生成提示和引用控制。

RAGaaS的主要优点包括更短的上市时间、较少的基础设施开销和更好的答案质量。

RAGaaS的常见应用包括客户支持聊天机器人、内部知识库和合规法律问答。

RAG与RAGaaS的主要区别在于所有权，RAGaaS是外部管理的平台。

评估RAGaaS平台时应考虑混合搜索、过滤和元数据支持、重排序和访问控制等功能。

RAGaaS面临的挑战包括分块选项有限、检索质量不稳定和成本不可预测。

RAGaaS适合需要快速和简单解决方案的团队，尤其是缺乏机器学习操作经验的团队。

RAGaaS提供商提供管理平台，处理整个检索增强生成堆栈。

选择RAGaaS提供商时应考虑数据源、延迟要求、成本场景和检索准确性等因素。

Meilisearch是支持RAG工作流程的搜索引擎，提供强大的相关性和快速响应时间。

RAGaaS架构由多个层次组成，包括数据接入层、存储层、检索层和生成层。

RAGaaS的成本取决于文档接入量、查询量和其他因素，需注意隐藏成本。

产品团队和AI工程师需要RAGaaS来快速原型和迭代，专注于提示工程而非数据库优化。