什么是 RAG、其优点、用例以及它如何工作？

[Mimaktsm10]

随着公司加大对聊天机器人的投资，各行各业的客户服务都在不断演变。然而，一些聊天机器人仍然依赖于基于规则的模型等旧技术，或者刚刚开始转向大型语言模型 (LLM)。

LLM 提供了大量企业所需的功能，但它们也有缺点。多语言对话对于 LLM 来说仍然有限，因为我们仍然依赖手动翻译数据输入聊天机器人。此外，由于幻觉和缺乏实时数据，聊天机器人提供的信息可能不正确或过时。

为了解决这些问题并提供更好的客户支持，我们创建了检索增强生成 (RAG)，这一流程可以解决当前的 LLM 模型问题。那么，让我们深入了解 RAG 是什么、它的工作原理以及在 AI 领域引起轰动的所有好处和用例。

什么是检索增强生成 (RAG)？
简而言之，检索增强生成 (RAG) 是一种 中国号码数据 将可信且多样化的数据源与基于 LLM 的聊天机器人中的最新信息集成在一起的技术。它是生成式 AI的下一个发展阶段，可增强 LLM 模型以解决其缺点。

RAG 的总体思想是从外部来源检索实时数据和信息，并为聊天机器人提供必要的工具以提供连贯、准确的信息。

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RAG 如何工作？
要了解 RAG 的工作原理，您需要了解一些概念。虽然可以在 PDF、其他文档、网站等中找到数据，但生成式 AI 使用一种称为嵌入的矢量数据来创建解决方案。

嵌入是从各自来源解析的数据的数值版本。使用嵌入模型或系统，这些矢量数据被创建并存储在矢量数据库中。以下是 RAG 在实践中工作的基本工作流程。

RAG 流程图

要为 LLM 全面实施 RAG，需要经过许多流程。这些阶段包括：

连续数据索引
RAG 的很大一部分工作是获取相关且更新的信息，这是通过数据索引过程完成的。在这种情况下，设置外部源，可以通过将文档或信息分解为嵌入并将其存储在数据库中来进行索引。
该过程的工作原理如下：

它选择一个数据源，如文档、网站或其他数据库。
将这些来源的内容分成几块
将块传递给嵌入模型，将其转换为向量
存储在矢量数据库中
数据索引过程可以自动进行，也可以由开发人员手动控制以更新矢量数据库中的数据。但是，这个过程需要经常发生，因为过时的数据会使整个 RAG 过程变得多余。

使用这个矢量数据库，您的 LLM 将更有能力生成更新和详细的响应。