RAG(检索增强生成)是一种人工智能技术，它将大型语言模型（LLM）的固有知识与来自外部数据库的实时信息检索相结合，从而增强了大型语言模型（LLM）的功能。

这种方法使生成式人工智能模型的输出建立在当前可验证数据的基础上，从而生成更准确、最新和与上下文相关的响应。

随着人工智能不断融入我们生活的方方面面，从商业决策到个人助理，对最新、准确信息的需求变得越来越关键。 RAG在语言模型的丰富知识与实时事实信息之间架起了一座桥梁，从而满足了这一需求。

通过将外部数据源作为人工智能响应的基础，RAG 解决了传统语言模型的主要局限性，如信息过时和幻觉。把 RAG 想象成一个高效的研究助理。当被问及一个问题时，它不会像传统的人工智能模型那样仅仅依靠记忆，而是会主动搜索庞大的最新信息库，尽可能提供最准确、最相关的答案。这种方法使人工智能系统能够及时了解瞬息万变的信息，并根据具体情况做出更恰当的反应。

想象一下，一位繁忙的高管正在为与潜在投资者的重要会面做准备。在时间紧迫的情况下，他们求助于人工智能助手，希望在最后一刻收集到一些行业信息。 他们问："去年可再生能源部门的增长率是多少？" 人工智能自信地回答说："可再生能源部门去年的增长率高达 15.7%，大大超过了传统能源。" 这一具体数字给执行人员留下了深刻印象，他们将其纳入了报告中。 然而，在会议期间，这位潜在投资者对该数字提出了质疑，表示他们的信息来源显示增长率仅为8.3%。

这一场景揭示了传统大型语言模型（LLMs）的一个常见问题：幻觉（hallucinations）。LLM 有时会生成听起来合理但不正确的信息，尤其是在处理具体、最新或快速变化的数据时。

这就是 RAG 变得至关重要的地方。如果人工智能助手使用的是 RAG：

• 它将搜索一个不断更新的数据库，以获得有关可再生能源增长率的最新、最准确的信息。
• 如果没有确切的数字，它可能会根据多个可靠来源提供一个范围，或者明确指出它没有当前的数据。
• 答复本应包括信息来源和最后更新日期。

这个例子强调了 RAG 为何如此重要：

1. 它可以防止误导： 通过将答复建立在可检索的事实基础上，RAG 大大降低了人工智能幻觉的风险
2. 它能保持信任： 用户可以依靠 RAG 增强型人工智能获得对业务决策至关重要的最新准确信息。
3. 它提供了透明度：RAG 允许人工智能引用信息来源，使用户能够独立核实信息。

随着人工智能越来越多地融入我们的日常工作和决策过程，提供准确、最新和可验证信息的能力变得不仅有用，而且至关重要。RAG 是实现这一目标的关键技术，它在LLM广博的知识与对可靠、实时信息的需求之间架起了一座桥梁。

RAG 系统依靠几个基本要素的共同作用来提供增强的人工智能功能。

GPT-3、GPT-4 和 BERT 等大型语言模型构成了 RAG 系统的核心。这些复杂的人工智能模型是基于大量的文本数据进行训练的，使它们能够理解并生成类似人类的回应。

在检索增强生成（RAG）框架中，它们负责：

1. 了解用户查询
2. 从检索数据中综合信息
3. 作出连贯一致、适合具体情况的回应

外部知识库存储结构化和非结构化信息，可以快速访问和检索。这些数据库对于提供语言模型训练数据中可能不存在的最新具体信息至关重要。

主要方面包括：

1. 高效存储大量数据
2. 快速查询处理和检索系统
3. 支持各种数据类型（文本、图像、元数据）

信息检索系统在从这些数据库中识别和提取相关数据方面发挥着至关重要的作用。常见的检索方法包括：

1. 关键词搜索
2. 向量搜索（Vector Search）
3. 语义搜索
4. 对相关文件进行排序的 BM25 算法

数据 "向量化 "是现代 RAG 系统的基础。它涉及将文本数据转换为数字向量，从而实现 向量搜索和高效的相似性比较。 主要功能包括：

1. 使用预训练模型生成嵌入式数据
2. 用于紧凑表示的 降维（Dimensionality reduction）技术
3. 用于比较向量的 余弦相似度（cosine similarity）等相似度量

向量数据库是一种专门的系统，旨在高效地存储和查询这些向量表示。 它们提供：

1. 快速近邻搜索功能
2. 处理大型数据集的可扩展性
3. 支持复杂的查询操作

诸如 近似最近邻（ANN）算法等索引技术可以进一步提高检索增强生成（RAG）系统中的检索速度和效率。

RAG 流程涉及多个复杂步骤，以检索数据并生成准确、与背景相关的回复。

当收到查询或提示时，系统会搜索外部知识库以查找相关信息。这个知识库可以是文档集合、数据库或其他结构化数据源。

RAG 使用先进的检索算法来识别最相关的信息。 这些算法可采用语义搜索或密集向量检索等技术。我们的目标是找到与上下文相关的数据，从而改进语言模型的响应。

功能性 RAG 架构由编码器组件、检索器组件和发生器组件组成。以下是它们的工作原理：

1. 编码器：将输入查询转换为向量表示
2. 检索器：使用编码查询搜索知识库
3. 生成器：使用检索到的信息创建最终响应

在训练过程中，RAG 模型学会平衡来自内部知识（预训练）和外部检索数据的信息。这一过程提高了模型生成准确且与上下文相关的回复的能力。

在初始检索之后，RAG 系统通常会重新排序（re-ranking），以进一步完善检索信息的相关性。这一步骤有助于为最终生成流程优先选择最有价值的数据。重新排序可能会用到：

1. 相关性得分
2. 语义相似性测量
3. 针对具体情况的启发式方法

注意力机制（attention mechanism）在 RAG 中起着至关重要的作用，它决定检索到的信息中哪些部分对产生反应最为重要。这些系统允许模型在制作其输出时将重点放在特定的检索数据上。

关注 RAG 有助于模型的建立：

1. 权衡不同检索段落的重要性
2. 将外部知识与内部理解相结合
3. 做出更连贯、更符合实际情况的回应

通过将这些步骤结合起来，RAG 系统可以产生更高质量的输出，既符合事实，又与上下文相关。

RAG 可增强各领域的人工智能系统，提高信息处理和生成任务的准确性和相关性。

RAG 可提供更准确和与上下文相关的回复，从而大大改进聊天机器人和人工智能对话。这些系统可以访问外部知识库，以补充其训练有素的知识，从而有效处理更广泛的用户查询。

RAG 驱动的聊天机器人可以：

1. 提供最新信息
2. 提供详细解释
3. 保持对话的一致性

这项技术在客户服务方面尤为重要，聊天机器人可以快速检索特定产品的详细信息或故障排除步骤。它还使虚拟助手能够进行更自然、更有信息的对话，从而对用户更有帮助、更具吸引力。

像Anthropic、Google和OpenAI这样的主要AI提供商已经开发了用于创建检索增强生成（RAG）聊天机器人的模板。 通过这些模板，开发人员可以构建将高级搜索引擎功能与生成模型相结合的聊天机器人，从而更轻松地开发能处理复杂查询并提供智能回复的应用程序，而无需进行大量的自定义模型训练。

通过将生成式人工智能的强大功能与信息检索相结合，搜索引擎可以提供更准确、与上下文更相关的结果。主要优势包括：

1. 更好地了解用户意图
2. 提高搜索结果的排名
3. 为搜索片段生成简明摘要

RAG 使搜索引擎能够超越关键词匹配，解释查询背后的语义。这将带来更直观的搜索体验，即使用户的搜索词与所搜索的内容不完全匹配，也能找到相关信息。

RAG 可用于构建内部工具，用于回答问题，甚至是通常由人工回答的复杂问题。RAG 在答题方面的优势包括：

1. 获取最新信息
2. 引用资料来源的能力
3. 处理复杂的多部分问题

在医疗诊断、支持、法律研究和教育平台等领域，由 RAG 驱动的系统对问题的回答最令人印象深刻。它们可以从庞大的数据库中快速检索相关事实，并根据用户的具体问题生成连贯、翔实的回复。

RAG 驱动的摘要工具在新闻、学术研究和商业智能等领域尤为有用。

虽然许多 LLM（如 GPT-4）都能对文本进行摘要，但不具备 RAG 功能的工具很难在更大的知识库或拥有深层特定领域数据的领域中对文本进行上下文关联。

想象一下，一名记者正在报道一则关于癌症治疗领域新医学突破的突发新闻。

他们需要对一篇长达 50 页的密集研究论文进行快速摘要，并在更广泛的肿瘤学领域中对其进行上下文关联。 以下是检索增强生成（RAG）技术驱动的摘要工具如何提供帮助：

1. 记者将研究论文输入 RAG 增强摘要工具。
2. 该工具处理文件，并根据文件内容生成一个或一组查询。
3. 通过向量搜索，系统可查询其数据库以查找相关信息：
   
   • 最新医学期刊
   • 以前的新闻报道
   • 癌症治疗的专家意见
   • 癌症研究里程碑的背景
   • 关于当前癌症治疗有效率的统计数据
4. RAG 系统会对最相关的外部信息进行检索和排序。
5. 然后，该工具会生成一份摘要，其中包含原始论文和检索到的外部信息：
   
   • 它是论文要点的基本摘要
   • 它整合了以往癌症研究里程碑的背景信息
   • 它解释了复杂的医学术语，使普通读者也能理解
   • 它包括与当前癌症治疗有效率的比较
   • 它纳入了专家对新疗法潜在影响的意见

最终成果是一份全面的、符合实际情况的报告，其中包括：

• 用通俗易懂的语言解释突破性进展
• 与现有疗法进行比较
• 就其潜在影响提供专家意见
• 将这一发现置于更广阔的癌症研究领域中

这种 RAG 增强摘要使记者即使没有深厚的肿瘤学专业知识，也能快速理解并传达研究的意义。它节省了时间，提高了准确性，并为新闻报道提供了更丰富、更翔实的依据。

通过利用原始论文内容和相关外部资源，RAG 工具生成的摘要比传统摘要技术更有价值和洞察力。

实施 RAG 系统可能涉及巨大的计算和财务成本，尤其是在处理大规模数据检索和处理时。以下是实施 RAG 技术时可能遇到的其他一些障碍。

即使采取了 RAG 保障措施，生成式人工智能系统仍会在检索数据中出现模棱两可的查询或相互矛盾的信息时举步维艰。这可能会导致幻觉——输出内容看似合理，但与事实不符或毫无道理。

为减少这种情况，应实施强大的事实检查机制，使用多个数据源进行交叉验证，并对生成的内容进行置信度评分。

建立和维护用户信任对于采用 RAG 至关重要。 不一致或不正确的答复会迅速削弱人们对系统的信心。主要策略包括告诉用户系统的限制、提供信息的引文或来源，以及让用户对回复提出反馈意见。

RAG 系统经常访问大型数据库，引起人们对数据安全和隐私的关注。在保护敏感信息的同时保持系统功能是一个微妙的平衡。

重要的保障措施包括对数据存储实施严格的访问控制和加密，对训练数据中的个人信息进行匿名化处理，以及定期进行安全审计和渗透测试。

实施 RAG 需要强大的技术基础。

RAG 系统需要大量的计算资源。要同时处理大型语言模型和检索操作，高性能处理器和充足的内存必不可少。GPU加速对于高效的模型推理往往至关重要。

在软件方面，专门的框架促进了RAG技术的实现。最受欢迎的选择包括 Hugging Face Transformers和 LangChain。

API在 RAG 系统中发挥着至关重要的作用，可实现各种组件的无缝集成。它们提供了对开源预训练语言模型、文档存储库和向量数据库的访问。

通过API，可以集成像 Apache Kafka（用于数据流）、 Elasticsearch（用于文档存储和搜索）以及 FAISS（Facebook AI Similarity Search，用于密集向量中的高效相似度搜索）这样的流行开源工具，以构建健壮的检索增强生成（RAG）系统。

RAG是人工智能技术的一大进步。它通过使用向量搜索和生成式人工智能，解决了传统大型语言模型的主要问题。

这种方法使各行各业的人工智能驱动应用更加准确、与上下文相关且最新。

InterSystems IRIS®等平台通过在安全的企业就绪环境中提供集成向量功能、高性能处理和灵活的人工智能集成，促进了 RAG 的实施。

InterSystems IRIS 能够在统一的系统中处理结构化和非结构化数据，简化了 RAG 所需的架构，同时为人工智能协调和审计提供了强大的工具。

随着人工智能的发展，RAG 将继续成为创建更可靠、更高效和更智能系统的基础技术。从先进的聊天机器人和语义搜索引擎到复杂的数据分析工具，我们正处于一些令人难以置信的创新领域的风口浪尖。

通过使用 RAG 和 InterSystems IRIS 等平台，企业可以构建不仅更强大、更准确，而且更值得信赖、更能适应现实世界需求的人工智能解决方案。

检索增强生成（RAG）通过整合外部知识源来增强人工智能语言模型。这种创新方法提高了准确性，减少了幻觉，并扩展了模型在各种应用中的能力。