LibSearch | 利用生成式人工智能和检索增强生成技术增强内联网的能力

利用检索增强生成技术（RAG）加强内联网研究

• 成本效益：重新训练一个模型往往需要大量的人力和机器资源。然而，RAG 通过将领域知识纳入语言模型，提供了一种高效的替代方法，从而消除了重新训练的需要。
• 增强信任和信心：RAG 使语言模型能够提供准确的信息，并注明来源。这一功能允许输出包含源材料参考，使用户能够独立验证信息或在需要时寻求进一步澄清。
• 获取最新信息：RAG 能够连接各种信息源，包括开放的网络、实时社交媒体馈送或定期更新的数据源，确保提供最新信息。
• 控制和隐私：RAG 为开发人员提供了对提供给语言模型的信息的重要控制。他们可以根据不同的授权级别限制对敏感信息的访问，从而确保生成适当的响应，同时维护隐私和数据安全。

它是如何工作的？

基础生成式人工智能模型擅长从广泛的语言模型（LLM）中生成文本回复。这些 LLM 使用大量数据点进行训练，但用于生成这些回复的信息仅限于训练数据，而训练数据通常由通用 LLM 组成。LLM 中的数据可能已经过时数周、数月甚至数年。此外，在企业人工智能聊天机器人中使用时，这些数据可能并不包含公司产品或服务的具体细节。这种局限性会削弱客户或员工对技术的信任，使其在企业内部直接实施具有挑战性。

RAG 可以绕过基础 LLM 的局限性，在生成响应之前参考训练数据源之外的权威知识库，从而优化输出。那么，它究竟是如何工作的呢？ 

RAG 在不修改模型核心架构的情况下，为 LLM 注入了精确的最新信息。这种有针对性的数据注入可确保信息与特定组织或行业高度相关，并保证人工智能的响应植根于现有的最新知识。因此，该模型所提供的响应不仅在上下文方面准确无误，而且还包含最新的见解。

创建知识库作为矢量存储
组织的内网包含各种各样的信息资产，包括数据库中的结构化数据、PDF 等非结构化文档、博客文章、新闻文章以及以往客户服务互动的记录。这些广泛且不断变化的数据收集被转换成标准化格式，并编入一个称为知识库的集中存储库。

为了便于人工智能理解和利用这些数据，知识库的内容通过一种称为嵌入式语言模型的复杂算法转化为数字形式。这些数字表示或嵌入随后被存储在一个矢量数据库中，以便生成式人工智能随时访问，使其能够利用丰富的信息。

信息检索

用户查询会被转换成同类向量，并用于相关性搜索。如果员工搜索 "什么是检索增强生成框架"，系统将检索这篇特定文章和其他技术文档。所有这些文档都会被返回，因为它们与用户最初提出的问题高度相关。

增强法律硕士提示

RAG 模型采用了提示工程技术，将用户的问题和检索到的相关文档整合为一个提示。然后，将这一合并提示传达给大型语言模型 (LLM)。通过这种方式，增强的提示使大型语言模型能够生成对用户查询的精确回复。

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55 如何支持您的 "检索-增强生成 "需求？

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作为一家领先的咨询公司，五十五所提供的全方位服务旨在帮助您最大限度地发挥生成式人工智能服务的潜力。这些服务包括

• 根据您的需求确定技术基础设施
• 协助您将内联网数据转化为功能强大的矢量存储、
• 确定在隐私和效率方面最符合您需求的模式、
• 设计用户界面或将其与现有界面无缝集成、
• 收集用户反馈并跟踪使用情况。

我们致力于为热衷于开发自己的定制生成式人工智能解决方案的组织提供支持。我们致力于加快您的 RAG 实施进程，使您能够更快地从这一先进技术中获益。