RAG检索增强生成

什么是RAG检索增强生成？

大预言模型的三大问题

偏见（Bias）

偏见指的是模型在输出中显示出不公平、歧视性或偏颇的倾向。

• 训练数据的偏差：大语言模型通过大量的文本数据进行训练，如果这些数据中包含了社会、文化、性别、种族等方面的偏见，那么模型也会学习并反映出这些偏见。
• 数据选择和标注：数据选择和标注过程中的人为偏见也会影响模型的公正性。

幻觉（Hallucination）

幻觉指的是模型生成的内容虽然语法正确且看似合理，但实际上是错误的或毫无根据的。

• 生成式模型的特性：大语言模型通过预测下一个词来生成文本，这种生成方式有时会导致编造信息。
• 缺乏真实世界理解：模型没有真正的世界知识和理解，只是基于统计关联生成文本。

过时（Staleness）

过时指的是模型生成的内容基于训练数据的时间点，而不能反映最新的信息和发展。

• 训练数据的时间滞后：训练数据通常是从特定时间点之前收集的，因此无法包含之后发生的事件和变化。
• 缺乏实时更新机制：大语言模型通常缺乏机制来实时更新其知识库。

RAG技术通过外挂一个知识库，让大语言模型在回答问题时先进行检索，从而解决偏见、幻觉、时效性等问题。通过外部数据库的数据提取和创建索引,大语言模型可以检索到相关知识并进行归纳生成案。RAG技术的好处包括增加知识来源、保证数据安全性、解决数据及时性、增强数据来源性和可解释性。

优点

成本低且效益高

由于RAG技术是通过检索现有的知识库来增强模型的回复质量，因此无需对模型（LLM）进行重新训练，就能够提升模型的输出质量。

增强模型输出的可信度

RAG生成的回答可以附带对应的引用来源，用户可以轻松验证模型回答的准确性，从而增加对模型输出的信任。

增强模型输出的准确性和专业性

通过检索知识库中的信息，可以有效减少模型作出错误判断的可能性，并利用特定的知识和提示（Prompt)，可以满足不同行业或用户的定制需求。

始终访问最新的数据

知识库可以实时更新，便于模型调用最新的信息和数据。这对于需要实时获取最新信息的领域尤为重要，如教育、医疗和金融领域。

缺点

RAG技术虽然有以上显著的优势，但它不是万能的，只是锦上添花的一种手段，因为它主要是优化了模型的输入过程，通过丰富输入信息的方式，来增强模型的输出质量。但这项技术并不改变模型本身的推理能力，不会改变模型任何的参数。