九種不同類型的檢索增強生成 (RAGs)

檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation，簡稱 RAG）是一種機器學習框架，結合了基於檢索和基於生成模型的優點。RAG 框架因其能夠處理大量信息並產生連貫且符合上下文的準確回應而受到高度重視。它通過檢索相關文件或事實來利用外部數據源，然後根據檢索到的信息和用戶查詢生成答案或輸出。這種檢索和生成的結合使得輸出更加準確和全面，超過了僅依賴生成的模型。

RAG 的演變導致了多種類型和方法，每種方法都旨在解決特定挑戰或利用不同領域的特定優勢。讓我們來探索 RAG 框架的九種變體：標準 RAG、修正 RAG、推測 RAG、融合 RAG、代理 RAG、自我 RAG、圖形 RAG、模組化 RAG 和 RadioRAG。這些方法各自獨特地優化了檢索增強生成過程的效率和準確性。

標準 RAG

標準 RAG 框架是檢索增強生成的基礎模型。它依賴於兩個步驟的過程：模型首先從大型外部數據集中檢索相關信息，例如知識庫或文檔庫，然後使用語言模型生成回應。檢索到的文件作為輸入查詢的額外上下文，增強了語言模型創建準確和信息豐富答案的能力。

標準 RAG 在查詢需要精確和事實信息時特別有用。例如，檢索組件從數據集中提取相關部分，用於問題回答系統或總結大型文檔的任務。同時，生成模型將信息合成為連貫的輸出。

儘管標準 RAG 很多功能，但仍有改進的空間。檢索步驟有時未能識別最相關的文件，導致次優或不正確的回應。然而，通過不斷改進檢索機制和基礎語言模型，標準 RAG 仍然是學術界和業界最廣泛使用的 RAG 架構之一。

修正 RAG

修正 RAG 模型基於標準 RAG 的基礎，但增加了一層設計用來修正生成回應中潛在錯誤或不一致的機制。在檢索和生成階段之後，會使用修正機制來驗證生成輸出的準確性。這種修正可能涉及進一步查詢檢索到的文件、微調語言模型，或實施反饋循環，讓模型自我評估其輸出與事實數據的對應。

修正 RAG 在高度精確的領域中尤其有用，例如醫療診斷、法律建議或科學研究。在這些領域，任何不準確都可能帶來重大後果；因此，額外的修正層可以防止錯誤信息的出現。通過改進生成階段並確保輸出與最可靠的來源一致，修正 RAG 增強了對模型回應的信任。

推測 RAG

推測 RAG 採取不同的方法，鼓勵模型在檢索數據不足或模糊時進行有根據的猜測或推測性回應。這個模型旨在處理可能沒有完整信息的情況，但系統仍需提供有用的回應。推測的特性使模型能夠根據檢索數據中的模式和語言模型中嵌入的更廣泛知識生成合理的結論。

雖然推測性回應可能不總是完全準確，但在需要不完全確定的決策過程中仍然可以提供價值。例如，在探索性研究或金融、行銷或產品開發的初步諮詢中，推測 RAG 提供潛在的解決方案或見解，以指導進一步的調查或改進。然而，推測 RAG 的主要挑戰之一是確保用戶了解回應的推測性質。由於模型旨在生成假設而非事實結論，因此必須清楚地傳達推測性質，以避免誤導用戶。

融合 RAG

融合 RAG 是一種先進的模型，將來自多個來源或視角的信息合併，以創建綜合回應。這種方法在不同數據集或文檔提供互補或對立信息時特別有用。融合 RAG 從多個來源檢索數據，然後使用生成模型將這些多樣的輸入整合成一個連貫且全面的輸出。

這種模型在複雜的決策過程中非常有用，例如商業策略或政策制定，因為需要考慮不同的觀點和數據集。通過整合來自各種來源的數據，融合 RAG 確保最終輸出是全面且多面的，解決了依賴單一數據集可能帶來的偏見。融合 RAG 的一個主要挑戰是信息過載或數據點衝突的風險。模型需要平衡和調和多樣的輸入，而不妨礙生成輸出的連貫性或準確性。

代理 RAG

代理 RAG 在 RAG 框架中引入了自主性，讓模型在確定所需信息和如何檢索時能夠更獨立地行動。與傳統 RAG 模型不同，後者通常限於預定義的檢索機制，代理 RAG 包含一個決策組件，使系統能夠識別額外來源、優先考慮不同類型的信息，甚至根據用戶的輸入啟動新的查詢。

這種自主行為使代理 RAG 在動態環境中特別有用，因為所需的信息可能會隨著時間而變化，或檢索過程需要適應新的上下文。它的應用範例可以在自主研究系統、客戶服務機器人和需要處理不斷變化或不可預測查詢的智能助手中找到。代理 RAG 的一個挑戰是確保自主檢索和生成過程與用戶的目標一致。過於自主的系統可能會偏離原定任務或提供與原始查詢無關的信息。

自我 RAG

自我 RAG 是一種更具反思性的模型變體，強調系統評估其性能的能力。在自我 RAG 中，模型基於檢索到的數據生成答案，並評估其回應的質量。這種自我評估可以通過內部反饋循環進行，模型檢查其輸出與檢索到的文件的一致性，或通過外部反饋機制，例如用戶評分或修正。

自我 RAG 在教育和培訓應用中尤其相關，因為持續改進和準確性至關重要。例如，在設計用於輔導或自動學習的系統中，自我 RAG 使模型能夠識別其回應可能不足的地方，並相應地調整其檢索或生成策略。

自我 RAG 的一個主要挑戰是模型自我評估的能力取決於檢索到的文件的準確性和全面性。如果檢索過程返回不完整或不正確的數據，自我評估機制可能會加強這些不準確性。

圖形 RAG

圖形 RAG 將基於圖形的數據結構納入檢索過程，使模型能夠根據實體關係檢索和組織信息。在需要理解數據結構的上下文中特別有用，例如知識圖、社交網絡或語義網應用。

通過利用圖形，模型可以檢索孤立的信息及其連接。例如，在法律上下文中，圖形 RAG 可以檢索相關的案例法及連接這些案例的先例，提供對主題更細緻的理解。

圖形 RAG 在需要深度關係理解的領域中表現出色，例如生物研究，其中了解基因、蛋白質和疾病之間的關係至關重要。圖形 RAG 的一個主要挑戰是確保圖形結構準確更新和維護，因為過時或不完整的圖形可能導致不正確或不完整的回應。

模組化 RAG

模組化 RAG 採取更靈活和可定制的方法，將檢索和生成組件分解為獨立優化的模組。每個模組可以根據特定任務進行微調或替換。例如，可以針對不同數據集或領域使用不同的檢索引擎，而生成模型可以針對特定類型的回應（例如，事實性、推測性或創意）進行調整。

這種模組化使模組化 RAG 具有高度的適應性，適合各種應用。例如，在混合客戶支持系統中，一個模組可能專注於從技術手冊中檢索信息，而另一個則可以檢索常見問題解答。然後，生成模組將根據特定查詢類型調整回應，確保技術查詢獲得詳細的事實性答案，而更一般的查詢則獲得更廣泛、友好的回應。模組化 RAG 的主要優勢在於其靈活性，使得用戶可以根據自己的特定需求定制每個系統組件。然而，確保各個模組無縫協同工作可能是一個挑戰，特別是在處理高度專業化的檢索系統或結合不同生成模型時。

RadioRAG

RadioRAG 是一種專門的 RAG 實現，旨在解決將實時、特定領域信息整合到放射學大型語言模型（LLMs）中的挑戰。傳統的 LLM 雖然強大，但通常受到靜態訓練數據的限制，這可能導致過時或不準確的回應，特別是在醫學等動態領域。RadioRAG 通過實時檢索來自權威放射學來源的最新信息，增強了模型回應的準確性和相關性。與依賴預先組裝的靜態數據庫的先前 RAG 系統不同，RadioRAG 主動從在線放射學數據庫中提取數據，使其能夠提供上下文特定的實時信息。

RadioRAG 已經使用專門的數據集 RadioQA 進行了嚴格測試，該數據集由來自各個子專業的放射學問題組成，包括乳腺影像學和急診放射學。通過實時檢索精確的放射學信息，RadioRAG 增強了 LLM 的診斷能力，特別是在詳細和當前醫學知識至關重要的情況下。它在多個 LLM（如 GPT-3.5-turbo、GPT-4 等）上的表現顯著提高了診斷準確性，某些模型的相對準確性提高了高達 54%。這些結果強調了 RadioRAG 在 AI 輔助醫療診斷中革命性潛力，通過為 LLM 提供動態訪問可靠的權威數據，導致更具信息性和準確性的放射學見解。

結論

每種檢索增強生成的變體都服務於獨特的目的，滿足不同領域的需求和挑戰。標準 RAG 仍然是大多數應用的基礎，而更專門的模型如修正 RAG、推測 RAG、融合 RAG、代理 RAG、自我 RAG、圖形 RAG、模組化 RAG 和 RadioRAG 提供針對特定需求的增強。隨著這些模型的演變，它們可以通過提供更準確、更具洞察力和更符合上下文的信息來改變行業，進一步縮短數據檢索與智能決策之間的距離。