大模型进阶应用——检索增强生成
RAG（Retrieval Augmented Generation），是一种整合大型预训练语言模型功能与外部数据源的方法。这种方法整合了LLM（如GPT-3或GPT-4）的生成能力和业务数据检索机制，并实现精准且贴合业务需求的系统响应。本文全面阐述检索增强生成技术，并提供具体操作流程说明以帮助您更好地理解LLM实践应用。
RAG核心流程
涉及LLM的优势与劣势，请参考上篇博文
1. 数据收集
为了获取各类实际应用场景的相关数据，并非简单的零散积累。这些数据通常涵盖产品手册、开发文档以及FAQ(常见问题)等关键信息。
2. 数据分块
数据分块的主要手段是将数据分解为较小且易于管理的部分。例如，在一本长达100页的用户手册中, 您可以将其划分为若干个子部分, 每个子部分可能包含针对特定用户问题的回答。
每个数据块都被专门聚焦在一个特定的主题上。每当从源数据集中检索一条信息时,它更容易直接适用于用户的查询.因为我们避免引入了来自整个文档中无关的信息内容.从而提升了处理效率.
3. 嵌入向量模型
目前原始数据被划分成了更小的部分，并需将这些小片段转化为向量形式以便后续处理。在这一过程中需选用合适的模型来将文本数据编码为嵌入形式以便后续处理。这些数字表示能够反映文本内容的核心信息进而帮助系统识别出与这些信息相关的内容而无需依赖于简单的逐字符对比方式这使得响应结果更加贴近用户的意图并能有效提升整体匹配效果最终确保输出结果既相关又具一致性
4. 处理用户查询
当用户的查询信息被输入到系统时，则还需将其转化为嵌入向量的形式。为了保证文档处理的一致性要求，在执行转换操作之前需采用相同的模型对所有输入进行编码处理。随后系统会比较用户的查询与所有文档之间的关系，并通过余弦相似度以及欧几里得距离等评估指标找到最匹配的内容块；这些数据块被认为是最相关的内容块
5. 用LLM生成响应
该系统会首先获取检索到的文本块以及初始用户的查询信息，并将这些内容通过语言模型输入端运行。基于聊天界面进行交互处理并生成相应的回答内容。
为了无间隙地完成利用llm生成响应所需的步骤, 可以采用像LlamaIndex这样的数据架构. 该方案将使您能够通过有效地组织外部数据源与语言模型（如GPT-3）之间的信息流程来构建属于自己的LLM系统.
RAG应用举例
我们认识到RAG通过LLM能够基于超出训练数据的信息生成连贯的回答。此类系统适用于多种场景，并能显著提升组织效能与用户体验。除了智能客服领域之外，在其他领域也会见到RAG的实际运用情况
文本摘要
RAG能够通过利用外部资源的信息来提取准确摘要，并从而减少工作量。例如，在企业环境中主要业务繁忙的情况下
个性化推荐
RAG系统可用来分析客户的各项数据信息，并基于这些信息生成精准的产品推荐方案。这种精准的技术处理将有效提升用户体验质量，并最终为企业带来额外收益。举例而言，在流媒体平台上应用该系统可以依据观众的历史观看记录及评分来推荐更适合他们口味的内容；同时，在电子商务领域也能通过分析客户评论来优化商品展示策略。基于现有的文本数据分析技术（LLM），RAG系统能够为企业提供更加个性化的服务建议。
数据分析
组织通常通过深入观察竞争对手的动作并系统性地研究市场动态来制定商业策略。这一过程主要涉及对行业研究报告、公司财务数据以及市场调研报告中的数据进行提取与整合。与传统的依赖人工整理文档的方法不同，在采用RAG应用程序后，组织无需人工进行繁琐的数据整理工作。相反地，大型语言模型能够提供更有价值的见解并优化企业数据分析流程。
总结
RAG系统的有效性主要依赖于输入该系统数据的质量。当应用程序访问的数据质量较差时，生成的结果将不够准确。组织应确保提供的内容质量，并实施微调优化。在实际商业应用中，在使用RAG系统之前，请确保业务专家参与检查并补充相关信息。