什么是RAG：检索增强生成AI技术

时间：2024-07-17

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引言：人工智能与专业知识的交汇

在这个数位时代，人工智能（AI）已经成为我们生活中不可或缺的一部分。从语音助理到自动驾驶汽车，AI技术的应用无处不在。然而，正当我们庆祝这些进步之际，也逐渐意识到这些技术的局限性。AI模型在提供准确、可靠的资讯方面，有时会显得力不从心。这正是生成式检索增强（Retrieval-Augmented Generation， RAG）技术应运而生的背景。

理解RAG：基本原理

简单来说，RAG是一种结合了资讯检索和文本生成的技术。它允许大型语言模型（LLM）从外部资料源获取并整合资讯，就像一位法庭书记员协助法官一样，使AI能够提供具有权威性和可靠性的答案。这不仅提高了模型的准确性，也增强了用户对AI回应的信任。

RAG运作机制：如何工作

RAG的运作分为两个阶段：检索和生成。首先，基于用户的查询，算法会检索并获取相关资讯。然后，这些资讯连同模型的训练数据一起，被用来生成针对性的回应。这种方法能够实时更新资讯，避免了对语言模型进行持续性训练的需求。

RAG的实际应用：行动中的技术

RAG已经在多个领域展现其潜力，特别是在医疗和金融等技术文档密集的行业。例如，在医疗领域，通过将技术文件和数据转换为知识库，RAG增强了语言模型的功能，使其能够提供更精确的医疗咨询和诊断。

RAG的演进：从概念到NVIDIA的AI工作流程

回顾RAG的历史，我们可以追溯到早期的资讯检索系统和问答系统，如Ask Jeeves和IBM的Watson。NVIDIA在这一领域的贡献尤为显著，提供了一套完整的AI工作流程，包括用于开发AI模型的NVIDIA NeMo和运行模型的生产软体。

RAG与提示工程：完善AI对话

RAG在提示工程中扮演着关键角色。提示工程是一种技术，通过不同的方法来引导语言模型生成更准确的回应。这包括基本技术，如零样本和少样本提示，以及更进阶的方法，如思维链提示、自我一致性和图提示。

RAG通过结合资讯检索与文本生成，允许语言模型访问外部知识源，如维基百科。这有助于维持事实一致性，减少错误想像，并提高生成回应的可靠性。RAG系统根据输入提示检索相关文件，将这些文件作为上下文连接起来，然后将这些信息输入到文本生成器中。这种方法适应不断变化的事实，使语言模型能够访问最新的资讯，而无需重新训练。

提示工程指南中也强调了RAG在各种基准测试中的表现，以及其产生更具事实性、具体性和多样性回应的能力。此外，指南还提到了将RAG与流行的语言模型，如ChatGPT等整合，进一步提升其能力。同时提供了使用检索器和语言模型进行问答等任务的示例和资源，并讨论了潜在的风险和误用，如对抗性提示和偏见。

总体而言，这份指南是理解和应用生成式检索增强在提示工程中的一个广泛资源，提供了其应用、技术和与各种语言模型整合的深入见解。