一、現(xiàn)狀

在 AI 領域，從原型到生產(chǎn)的過程極具挑戰(zhàn)。構建大型語言模型（LLM）、小型語言模型（SLM）或多模態(tài)應用雖令人激動，但將其轉化為可擴展、可靠的生產(chǎn)系統(tǒng)，需深入理解其復雜性。這不僅僅是硬件擴展或算法優(yōu)化的問題，而是涉及數(shù)據(jù)、模型架構與應用需求之間關系的深入探究。

二、15種 RAG 技術

在本文中，我們將深入探討15種先進的檢索增強生成（RAG）技術，這些技術能夠幫助您將 AI 原型轉化為生產(chǎn)級別的強大解決方案。這些技術不僅能夠將外部知識整合到生成大模型中，還能創(chuàng)建一個能在生產(chǎn)環(huán)境中穩(wěn)定運行、實時優(yōu)化性能并提供一致高質量輸出的彈性架構。

1. 具有動態(tài)檢索層的分層索引

在部署基于 RAG 的系統(tǒng)時，高效的檢索是從海量數(shù)據(jù)中獲取信息的關鍵。通過建立多級索引，并利用動態(tài)檢索層，可以提高檢索速度，確保只有最相關的數(shù)據(jù)被傳遞給生成大模型，從而減少延遲并提高響應的質量。

2. 用于低延遲應用的上下文內(nèi)存緩存

實時響應是許多生產(chǎn)環(huán)境的核心需求。通過上下文內(nèi)存緩存機制，可以存儲常用查詢的結果，并根據(jù)訪問模式動態(tài)更新，從而減少檢索時間，改善用戶體驗。

3. 跨模態(tài)語義對齊

在多模態(tài)應用中，確保不同形式的信息（比如：文本、圖像、視頻）之間的一致性至關重要。通過使用共享潛在空間的方法，可以將不同模態(tài)的數(shù)據(jù)映射到統(tǒng)一的基礎之上，提高 RAG 模型的輸出質量和連貫性。

4. 強化學習驅動的自適應檢索模型

在動態(tài)環(huán)境中，用戶的偏好和數(shù)據(jù)背景不斷變化，靜態(tài)檢索模型難以應對這種波動。利用強化學習（RL）驅動的自適應檢索模型，可以根據(jù)時間的推移優(yōu)化檢索策略，保持系統(tǒng)的高相關性和準確性。

5. 通過實時數(shù)據(jù)源增強知識庫

在生產(chǎn)環(huán)境中，靜態(tài)的知識庫容易過時。通過集成實時數(shù)據(jù)源，確保 RAG 系統(tǒng)的知識庫能夠動態(tài)更新，特別是在信息快速變化的領域，如金融、新聞等。

6. 混合稀疏-密集檢索機制

在檢索過程中，平衡精確度與召回率非常重要。通過結合稀疏檢索和密集檢索的方法，可以在高效處理關鍵詞的同時，通過語義理解提升數(shù)據(jù)的相關性，優(yōu)化系統(tǒng)處理多樣化查詢的能力。

7. 針對特定任務的檢索組件微調(diào)

在生產(chǎn)應用中，往往涉及到特定領域的專業(yè)任務。通過在特定領域的數(shù)據(jù)集上微調(diào)檢索組件，可以顯著提高檢索信息的相關性和精確性，確保生成輸出更為準確和實用。

8. 智能查詢重構

在實際應用中，用戶的查詢可能是模糊的或者表述不當。通過智能查詢重構技術，可以自動優(yōu)化查詢，確保檢索過程返回的結果更加相關和準確。

9. 基于反饋的檢索優(yōu)化

用戶反饋是改進 RAG 系統(tǒng)的重要依據(jù)。通過反饋循環(huán)持續(xù)優(yōu)化檢索策略，可以提高系統(tǒng)的個性化和效果，并隨著時間的推移不斷完善系統(tǒng)。

10. 上下文感知的多跳檢索

復雜的查詢可能需要從多個來源獲取信息。通過上下文感知的多跳檢索技術，可以從不同的知識庫中遍歷信息，確保檢索結果的全面性和上下文相關性。

11. 檢索文檔的動態(tài)重新排序

檢索到的文檔并非同等重要。通過動態(tài)重新排序機制，可以根據(jù)文檔與查詢的相關性進行重新排序，確保最相關的信息被優(yōu)先用于生成模型。

12. 來源追蹤和可審核的檢索管道

在受監(jiān)管的行業(yè)中，透明度和問責制是至關重要的。通過實現(xiàn)來源追蹤，確保每條信息的檢索和使用都有清晰的審計記錄。

13. 利用預訓練語言模型增強檢索

預訓練語言模型（PLM）能夠提供強大的語言表示。通過微調(diào) PLM 來生成更好地捕捉用戶意圖的查詢，可以顯著提升檢索結果的準確性。

14. 自動化知識庫擴展

隨著應用的發(fā)展，對知識庫的需求也會增長。通過自動化知識庫擴展技術，主動識別并填補知識庫中的空白，確保系統(tǒng)保持相關性。

15. 可擴展的微服務編排

在將 RAG 原型轉化為生產(chǎn)解決方案時，確保架構的可擴展性是關鍵。通過基于微服務的編排框架，將系統(tǒng)組件解耦，可以優(yōu)化資源分配，確保系統(tǒng)高效處理生產(chǎn)工作負載。

三、常見陷阱及避免方法

在將原型轉化為生產(chǎn)的過程中，需要注意以下常見的陷阱：

1.過度依賴靜態(tài)數(shù)據(jù)：應整合動態(tài)數(shù)據(jù)源并定期更新知識庫。

2.忽視延遲優(yōu)化：實施上下文內(nèi)存緩存并優(yōu)化檢索算法。

3.跨模態(tài)對齊不佳：使用跨模態(tài)語義對齊技術確保數(shù)據(jù)一致性。

4.缺乏反饋循環(huán)：通過用戶反饋持續(xù)優(yōu)化系統(tǒng)。

5.單體架構的局限性：采用微服務架構提升可擴展性。

總之，將LLM（大語言模型）、SLM（小語言模型）或多模態(tài)應用從原型階段轉化為生產(chǎn)就緒的解決方案是一項復雜的任務，但借助上述提到的技術，您可以搭建出一個既強大又具備高度可擴展性和效率的系統(tǒng)。這樣的系統(tǒng)不僅能夠滿足生產(chǎn)環(huán)境下的嚴苛要求，還能持續(xù)提供一致且高質量的服務。盡管這一創(chuàng)新之旅充滿了挑戰(zhàn)，但只要采取恰當?shù)膽?zhàn)略，您就能夠實現(xiàn)跨越式的進步，使您的 AI 應用處于行業(yè)領先地位。

本文轉載自公眾號玄姐聊AGI  作者：玄姐

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