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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
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。
关键要点
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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功能型RAG需要专门的、能够处理功能实体的LLMs，如ChatGPT和GorillaLLM。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
延伸解读
功能型RAG的优势与挑战
功能型RAG系统通过与实时信息系统的接口，能够处理动态数据，适用于需要最新信息的场景。然而，功能定义的准确性对系统结果至关重要，复杂的数据库结构可能导致定义生成的困难。因此，企业在实施功能型RAG时需重视元数据的提取和定义质量的提升，以确保系统的有效性。
隐私保护的重要性
在与外部LLMs交互时，隐私过滤器的作用不可忽视。它确保敏感数据在传输过程中得到保护，避免泄露。企业应根据数据的敏感性调整保护级别，确保合规性和数据完整性，尤其是在处理个人可识别信息时。
AI驱动的编排器的角色
AI驱动的编排器在RAG系统中负责管理数据流，确保各组件的有效协作。它不仅提高了响应的准确性和相关性，还能根据上下文动态调整处理流程。这种智能化的管理方式为复杂任务的处理提供了更高的灵活性和效率。
延伸问答
什么是RAG，它如何克服大型语言模型的知识局限？
RAG（检索增强生成）通过连接外部数据源，扩展大型语言模型的知识，使其能够提供最新信息，而不仅限于训练数据中的知识。
基于功能的RAG与基于文档的RAG有什么区别？
基于文档的RAG适用于静态数据，而基于功能的RAG则能够处理实时数据，适合需要最新信息的场景。
功能型RAG系统的关键步骤是什么？
功能型RAG的关键步骤包括功能描述、功能匹配、功能执行和响应集成。
如何提高功能定义生成的质量？
可以通过从多个信息源提取元数据、使用SQL日志查询和知识图谱来提高功能定义生成的质量。
RAG系统中的AI驱动编排器有什么作用？
AI驱动编排器负责管理数据流，确保系统有效运作，并指导提示通过各个组件生成准确的响应。
如何通过训练较小的内部LLM来降低RAG系统的成本？
通过使用高级模型生成的响应对较小的内部LLM进行训练，可以降低使用成本，同时保持功能。
