雖然大規(guī)模語言模型(LLM)在自然語言處理(NLP)方面表現(xiàn)出了其強(qiáng)大的文本生成和理解能力,但是它們在實(shí)際應(yīng)用中仍然面臨一些挑戰(zhàn),如處理大規(guī)模知識庫和實(shí)時(shí)獲取最新信息的能力,并且會產(chǎn)生幻覺。為了解決這些問題,檢索增強(qiáng)生成(Retrieval-Augmented Generation,RAG)技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生,成為實(shí)現(xiàn)大模型落地應(yīng)用的重要技術(shù)之一。
RAG技術(shù)的核心思想是結(jié)合信息檢索和生成模型的優(yōu)勢,通過檢索外部知識庫的信息來增強(qiáng)生成模型的表現(xiàn)。具體來說,RAG技術(shù)由兩個(gè)主要部分組成:檢索器(Retriever)和生成器(Generator)。檢索器負(fù)責(zé)從大型知識庫中檢索與輸入查詢相關(guān)的信息片段,而生成器則利用這些檢索到的信息來生成更加準(zhǔn)確和有針對性的回答。
首先,RAG技術(shù)的檢索器部分通常采用基于嵌入的檢索方法。它將輸入的查詢和知識庫中的文檔轉(zhuǎn)換為高維向量,然后使用相似度計(jì)算(如余弦相似度)來找到與查詢最相關(guān)的文檔。這種方法可以有效地處理大規(guī)模知識庫,并快速找到相關(guān)信息,提高檢索效率。
其次,生成器部分通?;诖笠?guī)模語言模型(如ChatGPT、通義千問、文心一言等)。在獲取到相關(guān)文檔后,生成器會將這些文檔與查詢一起輸入到模型中,以生成更加精確的回答。與傳統(tǒng)生成模型相比,RAG技術(shù)通過結(jié)合外部知識庫中的信息,使得生成的回答不僅依賴于模型內(nèi)部的知識,還能動態(tài)地引用最新和更全面的信息,從而顯著提升生成質(zhì)量和實(shí)用性。
RAG技術(shù)的應(yīng)用場景非常廣泛,通過召回相關(guān)的準(zhǔn)確信息來緩解大模型的幻覺問題,有效地彌補(bǔ)了大語言模型在處理實(shí)時(shí)信息和大規(guī)模知識庫方面的不足,同時(shí)結(jié)合了大語言模型的強(qiáng)大的語言理解和生成能力,顯著提升了生成內(nèi)容的質(zhì)量和實(shí)用性。
例如:在問答系統(tǒng)中,RAG可以通過檢索到的相關(guān)文檔提供更加具體和可靠的回答;在文檔摘要生成中,它可以利用相關(guān)背景信息生成更準(zhǔn)確和連貫的摘要;在對話系統(tǒng)中,RAG能夠通過引用外部知識庫的信息,使對話更加豐富和具有上下文關(guān)聯(lián)。此外,RAG技術(shù)還可以用于自動寫作、信息檢索增強(qiáng)的搜索引擎以及智能客服系統(tǒng)等。