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基于功能的RAG：扩展大型语言模型超越静态知识库
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原文英文，约3800词，阅读约需14分钟。
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内容提要
RAG（检索增强生成）通过连接外部数据源，克服了大型语言模型（LLMs）的知识局限，提供最新信息。RAG分为基于文档和基于功能两种类型，前者适用于静态数据，后者处理实时数据。基于功能的RAG系统需要专门的LLMs，以执行复杂任务并生成结构化输出，从而提升数据处理和响应生成能力。
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关键要点
- RAG（检索增强生成）通过连接外部数据源克服了大型语言模型（LLMs）的知识局限，提供最新信息。
- RAG分为基于文档和基于功能两种类型，前者适用于静态数据，后者处理实时数据。
- 基于功能的RAG系统需要专门的LLMs，以执行复杂任务并生成结构化输出。
- RAG过程的关键步骤包括文档分块、向量数据库嵌入、向量数据库查找和响应集成。
- 文档型RAG适用于静态信息，而功能型RAG则适合实时数据处理。
- 功能型RAG系统通过接口与信息系统交互，能够访问和处理当前数据。
- 功能定义生成的质量对功能型RAG系统的结果至关重要，需从多个信息源提取元数据。
- 功能型RAG需要专门的、能够处理功能实体的LLMs，如ChatGPT和GorillaLLM。
- AI驱动的编排器在RAG系统中负责管理数据流，确保系统的有效运作。
- 通过训练较小的内部LLM，可以降低使用高级模型的成本，同时保持功能。
- AI驱动的工作台能够高效识别和解决RAG系统中的问题，提升系统的可靠性。
- 执行引擎负责管理与外部信息系统的连接，并执行相关代码。
- 隐私过滤器确保在与外部LLMs交互时保护敏感数据的安全性和合规性。
- RAG的创新方法使LLMs能够访问和整合静态和动态数据，拓宽了其应用范围。
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