信息檢索的範式正隨著檢索增強生成（RAG）的出現而經歷深刻變革。通過將先進搜索方法的精確性與人工智慧的生成能力相結合，RAG超越了傳統搜索引擎和獨立語言模型的限制。本指南深入探討RAG的機制、應用及其變革潛力，重新定義企業如何獲取和利用知識。
引言：信息檢索的演變
還記得2021年上網搜索信息時常常感到有些繁瑣嗎？你會打開搜索引擎，輸入查詢，然後在一片鏈接中篩選，試圖提取所需的信息。這樣的方式有效，確實，但經常會讓人感覺像是在大海撈針，尤其是當你有一個棘手的問題或需要一些非常具體的東西時。
然後，在2022年，隨著ChatGPT的到來，一切發生了變化。突然之間，你不再需要在無盡的搜索結果中掙扎，而是可以簡單地提出一個問題，幾乎瞬間就能得到一個整潔的答案。這就像有一位超級聰明的朋友隨時待命，準備提供你所需的東西，而不需要麻煩。再也不需要無休止地滾動或從多個標籤中拼湊信息——ChatGPT讓獲得答案變得快速、簡單，甚至有趣。
但儘管這種新的信息查找方式是革命性的，它並不是沒有局限性。像ChatGPT這樣的生成模型，雖然強大，但只能依賴其訓練的數據，這意味著它們有時無法提供最新或高度具體的信息。這就是檢索增強生成（RAG）發揮作用的地方，將傳統搜索引擎的精確性與人工智能的生成能力相結合。RAG已證明其影響力，顯著提高了GPT-4-turbo的準確性，提升幅度達到13%。 想像一下從基本地圖升級到GPS，不僅知道所有道路，還能每次都引導你走最佳路徑。想深入了解嗎？讓我們探索RAG如何將我們的信息檢索提升到新的水平。
RAG究竟是什麼？
檢索增強生成（RAG）是一種先進的框架，通過無縫整合內部和外部數據來源來增強大型語言模型（LLMs）。它是如何運作的：首先，RAG從數據庫、文檔或互聯網檢索相關信息。接下來，它將這些檢索到的數據融入其理解中，以生成不僅更準確而且更有信息量的回答。
檢索增強生成（RAG）的工作原理
RAG系統通過三個基本過程發揮作用：檢索相關數據、用準確的信息豐富它、以及生成高度上下文相關且精確對應特定查詢的回答。這種方法確保其輸出不僅準確且及時，還經過定制，從而增強了其在各種應用中的有效性和可靠性。
總的來說，RAG系統有這三個特點：
檢索所有相關數據：檢索涉及掃描一個龐大的知識庫，這可以是內部或外部的，以查找與用戶查詢密切匹配的文檔或信息。數據可以從多種來源檢索，包括內部手冊/文檔、結構化數據庫、非結構化文本文檔、API，甚至是網絡。系統使用先進的算法，通常利用語義搜索或基於向量的檢索技術，以識別最相關的信息。這確保系統能夠訪問準確且在上下文上合適的數據，這些數據可以在隨後的生成階段中用來生成更有信息量和更精確的回答。
用準確數據增強它：RAG不是依賴合成數據，因為合成數據可能會引入不準確性，而是從可信來源檢索實時的、事實性數據。這些檢索到的信息與初始輸入相結合，創建一個豐富的提示供生成模型使用。通過將模型的輸出基於準確和相關的數據，RAG幫助生成更可靠和有上下文信息的回答，確保更高的準確性並最小化虛構信息的風險。
從檢索和增強的數據中生成上下文相關的答案：當擁有檢索和增強的數據時，RAG系統生成高度上下文相關且針對特定查詢量身定製的回答。這意味著（生成模型）可以提供不僅準確而且與用戶的意圖或信息需求密切相關的答案。例如，對於有關股市趨勢的問題，LLM可能會將實時金融數據與歷史表現指標結合，以提供全面的分析。
總的來說，這三個步驟——檢索數據、用準確的信息增強它、以及生成上下文相關的回答——使RAG系統能夠在各個領域和應用中提供高度準確、深刻且有用的回答。
RAG的關鍵概念：
RAG利用幾種先進技術來增強語言模型的能力，使其更能夠處理複雜的查詢並生成有根據的回答。以下是概述：
序列條件：RAG不僅依賴於初始查詢；它還根據從相關文檔檢索的額外信息來調整回答。這確保生成的輸出既準確又具有上下文豐富性。例如，當模型被詢問有關可再生能源趨勢時，它使用查詢和外部來源的信息來製作詳細的回答。
密集檢索：這一技術涉及將文本轉換為向量表示——捕捉單詞意義的數字格式。這樣，RAG可以高效地搜索龐大的外部數據集，以查找最相關的文檔。例如，如果你詢問人工智能在醫療中的影響，模型將檢索與意義緊密匹配的文章和論文，即使精確的單詞不同。
邊際化：RAG不僅依賴於單一文檔，而是從多個檢索來源平均信息。這一過程稱為邊際化，允許模型通過考慮不同的觀點來細化其回答，從而產生更具細緻的輸出。例如，如果你在尋找有關遠程工作生產力的見解，模型可能會融合來自不同研究的數據，以提供全面的答案。
分塊：為了提高效率，RAG將大型文檔分解為較小的塊。這一分塊過程使模型更容易檢索和整合其回答中的特定信息。例如，如果一篇長篇研究論文是相關的，模型可以專注於最相關的部分，而不會被整個文檔淹沒。
超出訓練的增強知識：通過利用這些檢索技術，RAG使語言模型能夠訪問和納入不是其原始訓練數據的一部分的知識。這意味著模型可以通過引入外部信息來解決有關近期發展或專業主題的查詢。例如，它可以提供最新的量子計算突破的更新，即使這些內容不是其初始訓練集的一部分。
上下文相關性：RAG確保檢索到的信息不僅準確，而且與查詢的具體上下文相關。這意味著模型以與用戶的意圖貼近的方式整合外部知識，從而產生更精確和有用的回答。例如，如果你詢問有關經濟衰退期間的投資策略，模型會調整其回答以考慮當前的市場條件。
這些原則共同增強了語言模型的有效性，使RAG成為生成高質量、上下文適切回答的重要工具，適用於各種應用。
RAG與傳統基於關鍵字的搜索有何不同？
想像一個場景，你需要深入了解一個快速發展的領域，例如生物技術或金融市場。基於關鍵字的搜索可能會根據預定的查詢/常見問題提供靜態結果，可能會錯過微妙的細節或近期的發展。相比之下，RAG動態地從不同來源檢索信息，實時調整以提供全面、具有上下文意識的答案。以醫療領域為例，及時了解醫學研究可以意味著生死攸關的決策。通過RAG，醫療專業人員可以迅速可靠地訪問最新的臨床試驗、治療方案和新興療法。同樣，在金融領域，分秒必爭的決策依賴於精確的市場數據，RAG確保見解根植於準確的經濟趨勢和財務分析。
總的來說，RAG不僅僅是提高人工智慧的智能；它是縮短靜態知識與我們世界的動態現實之間的鴻溝。它將人工智慧從一個僅僅是信息庫的角色轉變為一個主動的助手，不斷學習、調整，確保它所提供的信息不僅正確，而且及時且相關。在我們走向更聰明、更負責任且更具回應性的人工智慧的旅程中，RAG作為一盞明燈，照亮了通向未來的道路，在這裡技術與我們的日常生活無縫融合，提供強大而精確的見解。
閱讀更多：檢索增強生成（RAG）與LLM微調
我們為什麼需要RAG？
LLMs是當今人工智慧的核心，推動著從聊天機器人到智能虛擬代理的一切。這些模型旨在通過從龐大的知識池中提取來回答用戶問題。然而，它們也面臨著自己的挑戰。由於其訓練數據是靜態的，並具有截止日期，因此它們有時會產生：
不正確的信息：當它們不知道答案時，可能會猜測，導致錯誤的回答。
過時的內容：用戶可能會獲得一般性或過時的回答，而不是他們所需的具體、最新的信息。
不可靠的來源：回答可能來自非權威或可信度較低的來源。
混淆的術語：不同的來源可能使用相同的術語來指代不同的事物，造成誤解。
想像一位過於熱心的新團隊成員，他總是充滿信心但經常與最新更新脫節。這種情況可能會侵蝕信任。而這正是檢索增強生成（RAG）發揮作用的地方。RAG通過使LLM能夠從可信來源提取新鮮、相關的信息來提供幫助。它不再僅僅依賴靜態訓練數據，而是指導人工智慧檢索實時數據，確保回答準確且最新。它讓組織更好地控制所傳達的信息，並幫助用戶理解人工智慧如何得出其回答，從而使整個體驗更可靠且有見地。
RAG的類型：
基本RAG：基本RAG專注於從可用來源檢索信息，例如預定的文檔集或基本知識庫。然後它使用語言模型基於這些檢索到的信息生成回答。
應用：這種方法適用於簡單任務，例如回答常見客戶詢問或根據靜態內容生成回答。例如，在基本客戶支持系統中，基本RAG可能會檢索常見問題的回答，並生成針對用戶問題的回應。
進階RAG：進階RAG在基本RAG的基礎上進一步增強了檢索方法。它超越了簡單的關鍵字匹配，使用語義搜索，考慮文本的含義，而不僅僅是使用的單詞。它還整合了上下文信息，使系統能夠理解並回應更複雜的查詢。
應用：這種方法適用於簡單任務，例如回答常見客戶詢問或根據靜態內容生成回答。例如，在基本客戶支持系統中，基本RAG可能會檢索常見問題的回答，並生成針對用戶問題的回應。
企業RAG：企業RAG進一步增強了進階RAG的能力，增加了對大型企業級應用至關重要的功能。這包括基於角色的訪問控制（RBAC），以確保只有授權用戶才能訪問某些數據，加密以保護敏感信息，以及符合行業特定法規的合規功能。此外，它支持與其他企業系統的集成，並提供詳細的審計跟蹤，以便跟蹤和透明。
應用：企業RAG旨在用於企業環境，在這裡安全性、合規性和可擴展性至關重要。例如，在金融服務中，它可能用於安全地檢索和分析敏感數據，生成報告，並確保所有流程都符合監管標準，同時保持所有活動的全面記錄。
檢索增強生成的主要優勢：
精確性和相關性RAG（檢索增強生成）最大的優勢之一是其創建的內容不僅準確，而且高度相關。雖然傳統生成模型令人印象深刻，但它們主要依賴於最初訓練的數據。這可能導致回答過時或缺少重要細節。而RAG模型則可以實時從外部來源提取數據，得益於其檢索組件，確保生成的內容始終新鮮且切合主題。考慮一個研究助理的場景。RAG模型可以訪問數據庫中最新的學術論文和研究結果。這意味著當你要求它為某一特定領域的最新發展提供摘要時，它可以提取最新的信息，生成準確且最新的回答，而不像傳統模型那樣依賴於過時或有限的訓練數據。
簡化的可擴展性和性能RAG模型在可擴展性和性能上表現卓越。與傳統信息檢索系統通常提供一系列文檔或片段讓用戶篩選不同，RAG模型將檢索到的數據轉化為清晰而簡明的回答。這種方法顯著減少了查找信息所需的努力。這種增強的可擴展性和性能使RAG模型特別適合用於自動內容生成、個性化建議和實時數據檢索等領域，例如醫療、金融和教育。
上下文連貫性生成模型在跟隨對話的線索時常常面臨挑戰，特別是在處理冗長或複雜的查詢時。RAG中的檢索功能通過提取相關信息來解決此問題，幫助模型保持專注，提供更具連貫性和上下文適當的回答。這種上下文保持的提升在互動客戶支持或自適應學習系統等場景中尤為寶貴，這些場景中維持清晰和一致的對話流對於提供流暢而有效的體驗至關重要。
靈活性和定制化高度可調整的RAG模型可用於廣泛的應用。無論任務是生成詳細報告、提供實時翻譯，還是解決複雜查詢，這些模型都可以根據具體需求進行微調。此外，它們的多功能性延伸到不同的語言和行業。通過用專門數據集訓練檢索組件，RAG模型能夠創建有針對性的內容，使其在法律分析、科學研究和技術文檔等領域中變得有價值。
增強的用戶參與度精確檢索與上下文生成的整合顯著改善了用戶體驗。通過提供與用戶上下文相關的準確和相關的回答，系統最小化了挫敗感並提高了滿意度。在電子商務中，提供個性化產品建議和快速、相關支持尤為關鍵，這可以提高客戶滿意度並推動銷售。在旅行和酒店行業，用戶受益於量身定制的建議和即時協助，進行預訂和行程調整，從而帶來更順利和愉快的旅行體驗。
減少幻覺現象傳統生成模型經常面臨“幻覺”問題，即生成看似合理但不正確或無意義的信息。RAG模型通過將其輸出基於經過驗證的檢索數據來解決此問題，從而顯著減少此類不準確性發生的頻率，並增強整體可靠性。在科學研究等關鍵領域，信息的完整性直接影響研究和發現的有效性，因此提高生成信息的精確性和可驗證性是維持信任和推動知識進步的關鍵。
閱讀更多：可視化和發現RAG數據
現在讓我們進一步了解Kore.ai如何與企業合作：
Kore.ai的方法：通過人工智慧創新轉變企業搜索
Kore.ai的SearchAI正在重新定義企業如何進行搜索，利用人工智慧和機器學習的力量超越傳統方法的限制。SearchAI不再讓用戶面對無數鏈接，而是利用先進的自然語言理解（NLU）來理解查詢背後的意圖，無論查詢多麼具體或廣泛。這確保用戶能夠獲得準確、相關的答案，而不是過多的選擇，使搜索過程既高效又有效。SearchAI被認可為Forrester認知搜索波報告中的強勁表現者，展示了其在該領域的卓越性。
SearchAI的核心在於其提供的不僅僅是信息的“答案”。它不僅僅是給你數據，而是提供可以行動的見解，使你在日常操作中的決策過程更順利、更有效。這一切得益於先進的答案生成功能，該功能讓你可以靈活地與商業和專有的LLMs集成。無論你使用的是像OpenAI這樣的知名模型，還是自己定制的解決方案，SearchAI都能輕鬆連接適合你需求的LLM，並且設置最少。它提供答案提示模板，以自定義提示，使多語言的準確、上下文相關的回答成為可能。GPT緩存進一步提升性能，減少等待時間，確保一致性，並降低成本，使SearchAI成為高效、可靠答案的強大工具。
Kore.ai平台：進階RAG – 提取和索引
SearchAI包含一系列將其與眾不同的功能，使其成為企業搜索的變革性工具：
攝取：SearchAI通過將來自文檔、網站、數據庫和其他來源的知識整合到一個統一的真相源中，將混亂的內容轉化為可行的見解。它將來自各種來源的數據集中到一個集成的平台中，確保通過定期自動同步保持內容的新鮮和最新。統一報告促進了高效利用和利用所有知識，增強了決策能力。
提取：SearchAI通過利用量身定制的分塊技術有效地分段文檔，實現精確數據提取。它處理各種文檔格式，採用先進的解決方案，並利用智能分塊策略提高提取的準確性。通過解決文本、佈局和提取規則，SearchAI確保全面處理所有數據來源。
檢索：SearchAI通過利用AI驅動的對話能力生成類人回答。它集成了流行的大型語言模型，以提供準確和相關的答案。自定義提示旨在確保個性化互動，檢索策略的選擇與特定需求相匹配，確保高效且上下文適當的信息檢索。
生成：SearchAI通過集成流行的LLMs，允許用戶以對話方式提問，提供自然語言的回答。它優化性能，完全控制參數配置，並利用各種提示模板確保多語言和個性化的回答，促進無縫且相關的答案生成。
防護：SearchAI通過實施先進的防護措施，確保負責任的AI使用，提供準確、安全和可靠的回答。通過識別改進領域並細化回答來提升對AI採用的信心。通過對生成回應的嚴格評估來保持透明，結合事實檢查、偏見控制、安全篩選和主題限制，以維護高標準的準確性和安全性。
Kore.ai平台：進階RAG – 檢索和生成
通過與現有系統無縫集成，SearchAI簡化了工作流程並提升了生產力。其可定制和可擴展的解決方案隨著企業需求的變化而發展，徹底改變了你獲取和利用信息的方式。通過SearchAI，數據成為決策和日常操作的強大資產。
SearchAI案例研究 – 讓我們看看SearchAI如何解決現實世界問題並為企業帶來回報。
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在另一個例子中，一家全球電子和家電品牌與Kore.ai合作開發了一種由AI驅動的解決方案，提升了產品搜索能力。客戶經常在眾多產品中難以找到相關的產品細節。通過利用RAG技術，AI助手簡化了產品搜索，針對對話提示提供清晰、簡明的信息。這顯著縮短了搜索時間，導致客戶滿意度和參與度提高。受到這一工具成功的啟發，該品牌擴展了AI的使用，包括個性化產品推薦和自動支持回應。
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Kore.ai的AgentAI平台進一步展示了人工智慧如何增強客戶互動。通過自動化工作流程並賦能IVAs使用GenAI模型，AgentAI提供實時建議、互動摘要和動態操作手冊。這一指導幫助代理輕鬆應對複雜情況，提高他們的表現，確保客戶互動既有效又令人滿意。通過整合RAG，代理可以即時訪問準確且具有上下文的豐富信息，使他們更專注於提供卓越的客戶體驗。這不僅提高了代理的效率，還促進了更好的客戶結果，最終促進了收入和客戶忠誠度的提升。
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RAG的美好未來：
RAG有望解決生成模型當前的許多局限性，確保模型始終保持準確的信息。隨著人工智慧領域的發展，RAG可能成為真正智能系統發展的基石，使其能夠知道答案，而不僅僅是猜測。通過將語言生成建立在現實世界知識的基礎上，RAG正在引導人工智慧邁向推理，而不僅僅是回響信息。
雖然RAG今天看起來可能複雜，但它正朝著被認可為“正確的人工智慧”邁進。這一方法代表了創建無縫和可靠的人工智慧助手的下一步。隨著企業尋求超越對LLMs的實驗，實現全面採用，許多企業正在實施基於RAG的解決方案。RAG在根植於深刻理解上下文的基礎上，克服可靠性挑戰的前景十分可觀。
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