检索增强生成机理探寻：为什么要RAG？

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检索增强生成机理探寻：为什么要RAG？

检索增强生成机理探寻：为什么要RAG？

本文是关于RAG的第三篇文章，前两篇可从作者主页进去。

RAG系列文章的核心观点来自于“灯塔书”《知识增强大模型》第4章《检索增强生成》的内容，这些内容是对书中内容进行补充和概览。书中以45页的篇幅详细介绍了RAG的概念、理论、构建RAG系统的流程，基于DIfy开源框架构建RAG系统的实战、关于RAG的最佳实践指南以及其他一些主流的可以用于构建RAG系统框架的介绍等等。内容非常丰富，实例可以立即上手，思考题可以引导启发，适合于教学和自学。

关于为什么要使用RAG，在“灯塔书”《知识增强大模型》详细比较了RAG、SFT、LoRA和长上下文的各自优劣，并以“锂电池供应链管理”的案例作为例子来说明。本文是对其的一点总结和补充。

实时知识和动态知识的集成：连接到动态外部数据库

RAG模型通过与数据库、API和互联网等外部知识库集成，实现对实时信息的访问。API在获取未存储在静态文档中的最新数据方面发挥着关键作用，最新流行的MCP（Model Context Protocol）可以说是对API的调用进行某种程度的统一和标准化。RAG可以利用文本到SQL等技术查询结构化数据库，以检索特定的数据行。重要的是，知识库可以持续更新，而无需重新训练LLM。

RAG能够无缝连接和利用各种格式和来源的动态外部存储库中的信息，使其成为需要最当前信息跨不同形式和来源的应用的关键技术。人工智能系统的价值在很大程度上取决于其访问和处理来自各种来源的实时信息的能力。RAG的架构通过为LLM提供与API/MCP交互、查询数据库和利用互联网的广泛资源的能力来实现这一点。这种能力确保了人工智能的知识不仅限于静态数据集，而且可以动态适应变化并提供最相关的和最新的答案。

典型应用方法：1）知识连接层对接结构化数据库（MySQL/MongoDB）、API服务（REST/GraphQL）和互联网资源；2）检索优化层使用文本转SQL、语义路由等技术进行查询优化；3）上下文整合层通过注意力机制融合检索结果与LLM生成过程。例如，在金融实时分析场景中，可以使用通过yfinance（Yahoo Finance）或akshare等库实现通过 API获取股票数据。

详细的上下文相关性：先进检索算法的力量

RAG采用复杂的检索算法，包括语义搜索和密集检索，以实现上下文相关性。向量嵌入用于捕获查询和文档的语义含义，从而实现基于相似性的检索。重排序等技术进一步优化了检索到的文档的相关性。混合搜索方法结合了基于关键词和基于向量的检索，以提高准确性和召回率。

RAG在提供上下文相关响应方面的有效性取决于持续进步和整合的先进信息检索技术，这些技术超越了简单的关键词匹配。理解语言的细微差别并基于含义而非仅基于关键词检索信息对于提供真正相关的响应至关重要。RAG利用最先进的检索算法，包括语义搜索和向量嵌入来实现这一点。此外，重排序和混合搜索等技术确保了最相关的信息被优先考虑，从而产生更准确和更有帮助的AI驱动的交互。

在检索方面还可以使用Elasticsearch检索来进行文本或关键词检索，这对于复用已有的企业级搜索是非常好的。此外，在通用的应用中，联网搜索则通常调用通用搜索引擎（如google、baidu等）的搜索api来实现。

应对幻觉：信息流控制和事实生成平衡的策略

RAG内部存在控制信息流的机制，以最大限度地减少幻觉的产生。RAG平衡了检索到的事实与语言模型的生成能力，以保持连贯性，同时确保事实准确性。提示工程在引导LLM优先考虑检索到的信息并避免生成推测性内容方面发挥着作用。事实核查机制和置信度阈值与RAG结合使用，以进一步减少幻觉。

RAG在减轻幻觉方面的多方面方法，结合了受控的信息访问与确保事实一致性的技术，强调了构建更可靠和值得信赖的AI系统的承诺。这包括事实一致性检验和毒性检测等。LLM产生不准确或误导性信息的问题对AI的广泛应用构成了重大挑战。RAG通过确保LLM的响应以外部、可验证的信息为基础，直接应对了这一问题。此外，来源标注或引用功能增强了AI输出的透明度（见下一节），允许用户追溯信息的来源并验证其准确性，这对于在各个领域建立和维持对AI系统的信任至关重要。

确保信任和责任：透明来源标注的重要性

许多RAG实现提供透明的来源标注，引用检索到的信息。这使得用户能够验证信息并了解其来源，从而建立用户信任。来源标注的方法各不相同，包括内联引用、脚注或单独的来源列表。来源标注对于调试和理解RAG系统的行为也很有价值。

在RAG生成的响应中包含来源引用标志着对透明度和责任的承诺，使得AI系统更值得信赖和可用，尤其是在需要可验证信息的领域。信任对于AI技术的采用至关重要，尤其是在知识密集型应用中。RAG通过使用户能够将用于生成响应的信息追溯到其原始来源来增强信任。这种透明度不仅允许验证准确性，而且还帮助用户了解信息的上下文和可靠性，从而增强了对AI系统的信心。

经济优势：RAG与重新训练大型语言模型

比较实施和运营成本

与为特定领域信息或整合新数据而进行LLM的昂贵再训练相比，RAG提供了一种更具成本效益的方法来向LLM引入新数据。RAG允许组织利用现有数据和知识库，减少了创建和维护广泛训练数据集的需求。RAG的实施速度通常比微调快，从而加快了AI应用的部署速度。

RAG的经济效益，尤其是在避免耗时且昂贵的模型再训练方面，使得更广泛的企业能够利用先进的AI技术，而无需承担通常与定制AI模型相关的巨额费用。通过允许组织利用其现有的数据资产，RAG降低了进入门槛，使得各种规模的企业都能部署强大的AI驱动的应用程序，从而提高效率和创新。

识别RAG提供卓越成本效益的场景

在数据动态且需要频繁更新的场景中，RAG比重新训练更具成本效益。RAG特别适用于需要从外部来源检索最新信息的知识密集型任务，例如实时股票数据或客户行为数据。当处理超出LLM上下文窗口的大型或动态知识库时，RAG也很有优势。

RAG在处理动态数据和大型知识库方面的效率凸显了其作为一种灵活且经济高效的解决方案的价值主张，该方案在快速变化的环境中保持了AI应用的关联性和准确性。在许多实际应用中，AI系统所需的知识不断发展。RAG无需重新训练即可动态访问和整合新信息的能力使其非常适合这些场景。这种敏捷性不仅确保了AI保持最新状态，而且与需要频繁且昂贵的模型重新训练的传统方法相比，还提供了显著的成本优势。

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