RAG

检索增强生成（RAG）是如何工作的？

检索增强生成（RAG）是一种人工智能技术，它通过在原始训练集之外引入可信的知识来源，来提高逻辑学习模型（LLM）生成的答案的质量，从而提升LLM输出的准确性。在基于LLM的问答系统中应用RAG具有以下优势：

1）确保LLM能够获取最新、最可靠的信息；

2）降低错误率；

3）提供信息来源信息，增强用户对输出结果的信任度。

检索增强生成（RAG）通过将大型语言模型（LLM）与外部知识源相结合，增强了其能力。这种整合提高了人工智能输出的准确性和可靠性。它包含两个主要阶段：

理解您的请求（提示）：流程始于用户提供的输入提示或问题。LLM 会处理此提示，以了解上下文和信息需求。
定向信息检索：根据提示，LLM 会生成特定的搜索查询。该查询用于从连接的外部数据库或知识库中检索相关信息。此步骤确保检索结果基于已验证、最新且相关的信息，从而提高输出的准确性和可靠性。

增强输入：检索到的信息被反馈到 LLM 中，注入一层事实数据来补充 LLM 的内部知识。
增强型响应生成：借助检索到的信息提供的更深入理解，LLM 可以生成更具信息量和准确性的响应。在生成响应时，系统可以包含这些来源的参考文献或引文，从而提高透明度并允许用户验证信息。

虽然“RAG”（红绿灯）和“接地”这两个术语有时可以互换使用，但需要注意的是，“接地”实际上是RAG流程中的一个独立步骤。“接地”确保RAG生成的响应基于从外部知识库获取的准确、最新的信息，并以此为依据。

检索增强生成（RAG）结合了大型语言模型和经过验证的外部知识源的优势，显著提高了人工智能生成响应的准确性和可靠性。

这种混合方法确保输出结果不仅与上下文相关，而且有事实依据。通过利用可信赖的外部来源，RAG 还解决了 LLM 的一些挑战，包括准确性、数据稀疏、获取最新信息以及领域特异性等问题。

这使得 RAG 对于需要精确可靠信息的应用来说非常有价值，例如企业解决方案、客户支持和内容创建。

RAG 为希望有效利用基因工程人工智能 (genAI) 的公司提供了多项优势。以下是 RAG 对企业至关重要的原因：

1. 降低风险并确保负责任的人工智能：企业有责任确保其人工智能的可靠性和可信度。RAG 通过将人工智能的输出结果与事实数据挂钩，降低错误信息和结果偏差的风险，从而助力企业实现这一目标。这对于市场营销或金融等领域至关重要，因为不准确的信息可能会造成严重后果。

2. 实时信息：企业依靠最新洞察进行有效决策。RAG 使人工智能系统能够访问和处理最新信息，从而生成更全面的报告并加快分析速度。

3. 改善互动：企业越来越多地将人工智能应用于聊天机器人和智能助手。RAG 使这些系统能够访问实时产品信息或客户数据，从而实现对客户咨询的个性化和精准回复。这可以显著提升品牌忠诚度和用户满意度。

4. 提高效率和生产力： RAG 可以自动执行信息检索和报告生成等任务，使员工能够进行更高层次的战略思考，简化工作流程，并提高公司的整体运营效率。

5. 适应动态市场： 业务需求瞬息万变。RAG 使人工智能系统能够适应新的信息和市场趋势。这种灵活性确保人工智能在公司不断变化的环境中保持相关性和价值。

RAG致力于帮助企业充分发挥新一代人工智能的潜力，确保提供负责任、可靠且适应性强的AI解决方案。这最终将转化为更优的决策、更佳的用户交互体验，以及更高效、更具竞争力的整体业务。