RAG 架构如何克服 LLM 的局限性

云云众生s

发布于 2024-05-04 13:47:49

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发布于 2024-05-04 13:47:49

检索增强生成促进了 LLM 和实时 AI 环境的彻底改造，以产生更好、更准确的搜索结果。

译自 How RAG Architecture Overcomes LLM Limitations，作者 Naren Narendran。

在本系列的第一部分中，我重点介绍了各个行业和地区的组织对生成式 AI 和大型语言模型 (LLM) 的日益增长的采用。公司坚信，实时 AI 应用程序是强大的引擎，可以帮助他们提升数字性能、在饱和市场中超越竞争对手、建立更牢固的客户关系并提高利润率。

根据 Gartner 的说法，到 2026 年，以多样化数据和媒体格式为特色的多模态 AI 模型将在 10 个 AI 解决方案中占据六个。通用 LLM 的局限性，例如过时的训练数据、缺乏组织特定的上下文和 AI 幻觉，是这些 AI 模型中高搜索准确性和性能的障碍。然而，正如我在本系列的第一部分中所讨论的，通过使用向量数据库，企业可以缓解这些挑战并提升其 AI 应用程序。

检索增强生成 (RAG) 是一种架构框架，利用向量数据库来克服现成 LLM 的局限性。在本文中，我将引导你了解 RAG 的功能和优势，以及它如何促进 LLM 和实时 AI 环境的彻底改造。但是，在我讨论 RAG 的优势之前，我将讨论解决 LLM 局限性的另一种常见解决方案：微调。

解决 LLM 局限性的两种方法

虽然 RAG 是克服 LLM 局限性最有效的方法之一，但它并不是唯一的解决方案。我在下面讨论了这两种方法。

微调

微调涉及采用一个预先存在的经过预训练的 LLM，例如现成的解决方案，并对其进行更多轮的训练。企业可以根据需要临时或定期对 LLM 进行微调。

微调通常涉及较小或超特定的数据集。例如，医疗保健或教育领域的企业可能希望微调通用 LLM 以满足其环境的特定需求。

虽然微调是一个强大的选择，但它既耗时又耗费资源，对于许多人来说，这是一个负担不起的选择。

检索增强生成 (RAG)

RAG 是一种架构框架，可帮助企业在其 LLM 和 AI 生态系统和流程中使用专有向量数据库作为先导步骤。RAG 将这些搜索结果用作 LLM 的附加输入，可用于塑造其答案。RAG 通过外部向量数据库提供高度语境化、实时、特定于企业的企业数据，从而提高了 LLM 结果的准确性。

至关重要的是，RAG 允许公司在不重新训练其 LLM 的情况下执行此操作。RAG 架构使 LLM 能够在对提示或查询创建响应之前访问外部数据库。

通过绕过重新训练流程，RAG 为企业提供了一种经济且便捷的方式来增强其 AI 应用程序，而不会损害搜索准确性和性能。

RAG 的功能和优势

既然你对 RAG 有了基本的了解，我想将重点转移到它的主要功能和主要优势上。

更好的搜索质量

增强的搜索质量是企业使用 RAG 解锁的首批优势之一。通用预训练 LLM 的搜索准确性和质量有限。为什么？因为它们只能执行其初始训练数据集所允许的操作。随着时间的推移，这会导致效率低下，并且对查询的响应要么错误，要么不足。

使用 RAG，企业可以期待更具层次性、整体性和语境化的搜索。

纳入专有数据

使用 RAG 的另一个好处是通过附加数据集（尤其是专有数据）来丰富 LLM。RAG 模型确保了此专有数据（在外部向量数据库中标准化为数字向量）是可访问和可检索的。这使 LLM 能够处理复杂且细微的特定于组织的查询。例如，如果员工提出一个特定于某个项目、专业记录或人事档案的问题，则增强型 RAG LLM 可以毫不费力地检索此信息。纳入专有数据集还可以降低 LLM 引发幻觉响应的风险。但是，企业必须建立稳健的护栏，以维护自身及其用户的安全性和机密性。

RAG 除了显而易见的优势外，还有一些不太明显但同样强大的优势。通过提高搜索质量并纳入专有数据，RAG 允许企业以多种方式利用其 LLM，并将其应用于几乎任何用例。它还有助于企业充分利用其内部数据资产，这是积极优化数据管理生态系统的动力。