RAG体系结构如何克服LLM限制

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

在本系列的第一部分中，我强调了所有部门和地区的组织越来越多地采用生成人工智能和大型语言模型（LLM）。公司坚信，实时人工智能应用程序是强大的引擎，可以帮助他们提高数字性能，在饱和的市场中超越竞争对手，建立更牢固的客户关系，提高利润率。

根据Gartner的数据，到2026年，具有不同数据和媒体格式的多模式人工智能模型将主导10种人工智能解决方案中的6种。通用LLM的局限性，如过时的训练数据、缺乏特定组织的上下文和人工智能幻觉，是这些人工智能模型中高搜索精度和性能的障碍。然而，正如我在本系列的第一部分中所讨论的，通过使用矢量数据库，企业可以缓解这些挑战，并促进其人工智能应用。

检索增强生成（RAG）是一种利用矢量数据库克服现成LLM限制的体系结构框架。在本文中，我将向您介绍RAG的功能和好处，以及它如何促进LLM和实时人工智能环境的彻底改造。然而，在讨论RAG的好处之前，我将讨论解决LLM限制的另一个常见解决方案：微调。

解决LLM限制的两种方法

尽管RAG是克服LLM局限性的最有效方法之一，但它并不是唯一的解决方案。我在下面讨论这两个问题。

微调

微调包括采用预先存在和预训练的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调整LLM。
微调通常涉及较小或超特定的数据集。例如，医疗保健或教育行业的企业可能希望对通用LLM进行微调，以适应其环境的特定需求。

虽然微调是一个强大的选择，但它耗时且资源密集，使其成为许多人负担不起的选择。
 

检索增强生成（RAG）

RAG是一个架构框架，帮助企业使用专有矢量数据库作为LLM和人工智能生态系统和流程的先导步骤。RAG使用这些搜索结果作为LLM的额外输入，LLM可以用来形成其答案。RAG通过这些外部矢量数据库提供高度情境化、实时的企业特定数据，从而提高LLM结果的准确性。

至关重要的是，RAG允许公司在不重新培训LLM的情况下做到这一点。RAG体系结构使LLM能够在创建对提示或查询的响应之前利用外部数据库。

通过避开再培训过程，RAG为企业提供了一种负担得起且方便的方式，在不影响搜索准确性和性能的情况下增强其人工智能应用程序。

RAG的功能和优点

现在您已经基本了解了什么是RAG，我想将重点转移到它的关键功能和主要优点上。

更好的搜索质量

增强搜索质量是企业使用RAG解锁的首要好处之一。通用预训练LLM的搜索准确性和质量有限。为什么？因为他们只能做他们的初始训练数据集所能做的事情。随着时间的推移，这可能会导致效率低下以及对查询的错误或不充分的响应。

有了RAG，企业可以期待更分层、更全面、更情境化的搜索。

包含专有数据

使用RAG的另一个好处是通过使用额外的数据集（尤其是专有数据）丰富LLM。RAG模型确保在外部矢量数据库中标准化为数字矢量的专有数据是可访问和检索的。这为LLM提供了处理复杂而细致的组织特定查询的能力。例如，如果员工提出了特定于特定项目、专业记录或人员档案的问题，RAG增强LLM可以轻松检索这些信息。包含专有数据集也降低了LLM引发幻觉反应的风险。然而，企业必须建立健全的护栏，为自己和用户维护安全和保密。

使用RAG还有其他不太明显但同样强大的好处。通过提高搜索质量并包括专有数据，RAG允许企业多样化利用LLM的方式，并将其应用于几乎任何用例。它还帮助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一种激励。

超越RAG

RAG可以帮助对人类的问题产生更好、更情境化和无幻觉的反应。使用RAG，聊天机器人对用户的响应更快、更准确。当然，这只是一个简单的用例。生成型人工智能和LLM在不同的行业和地理区域中大量涌现。因此，使用矢量数据库优化人工智能应用程序也有无限的潜力。

许多未来的场景和用例都需要秒级的决策、无与伦比的搜索准确性和整体的业务环境。矢量，特别是通过相似性搜索的能力，是这些场景中成功的关键。考虑欺诈评估和产品推荐等用例。这些利用了快速矢量处理的相同原理来增强相似性和上下文。这验证了LLM矢量数据库可以在不同的环境中实现快速和相关的结果。

企业可以通过矢量数据库实现的目标是无限的。最重要的是，矢量数据库确保了没有一个组织觉得自己不能成为人工智能革命的一部分。

防止LLM路障

人工智能的应用越来越广泛，多模式LLM模型正在成为常态。在这种背景下，公司必须确保LLM的传统限制不会造成重大障碍。搜索准确性和性能是必须的，企业需要不断寻找方法来提高现成的LLM并消除其挑战。

虽然微调是一种潜在的解决方案，但它通常既昂贵又耗时。并非所有公司都拥有定期微调通用LLM所需的资源。检索增强生成是一种更实惠、更容易访问、更高效的方式，可以超越LLM的限制，帮助企业用外部数据集增强其人工智能生态系统。

RAG的主要优点包括更好的搜索质量、包含专有数据集的能力以及LLM的更多样化用例。

虽然RAG是加强人工智能环境的强大模型，但LLM和矢量数据库领域的不断进步表明，实时人工智能环境还处于起步阶段：未来充满了可能性。