?在人工智能的發(fā)展中，內(nèi)容生成的準確性始終是一個重要挑戰(zhàn)，特別是當模型生成出看似可信但實際錯誤的回答時，即所謂的“幻覺”（Hallucinations）。為了解決這一問題，出現(xiàn)了一項先進的AI技術(shù)——檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation，簡稱RAG），它通過結(jié)合實時檢索與內(nèi)容生成的雙重能力，顯著提升AI的回答準確性。本文將深入探討RAG的原理、技術(shù)架構(gòu)、向量數(shù)據(jù)庫的應用及其如何減少AI的常見問題，讓讀者全方位了解如何通過RAG實現(xiàn)更可靠、更貼近實際的內(nèi)容生成。

01、RAG的核心理念：什么是檢索增強生成？

簡單來說，RAG是一種通過先檢索再生成來提升回答準確性的AI方法。傳統(tǒng)的AI生成內(nèi)容通?；谀Ｐ偷挠柧殧?shù)據(jù)，但往往無法反映實時的動態(tài)信息，這可能導致回答與實際情況脫節(jié)。RAG則不同，它首先從知識庫中檢索出與問題相關(guān)的最新信息，然后基于這些信息生成回答。通過將檢索式模型與生成式模型相結(jié)合，RAG不僅顯著提升了內(nèi)容的質(zhì)量和準確性，也增強了模型在自然語言處理任務中的表現(xiàn)。

02、深入解析RAG的架構(gòu)流程

RAG的流程分為兩個主要階段：檢索階段和生成階段。以下為RAG的詳細工作步驟：

1. 檢索階段

• 輸入：用戶輸入問題或提示，例如“量子計算的最新進展是什么？”。
• 檢索：系統(tǒng)會在一個知識庫或文檔集合中（通常是向量數(shù)據(jù)庫）進行搜索，通過相似度檢索找到相關(guān)文檔。
• 返回結(jié)果：系統(tǒng)將檢索出的最相關(guān)的信息片段返回（例如前5或10條最匹配的內(nèi)容）。

2. 生成階段

• 結(jié)合信息：將檢索到的內(nèi)容與用戶的輸入整合，以提供更加全面的上下文。
• 生成答案：使用生成式模型（如GPT等）基于這些信息生成回答，同時結(jié)合模型的已有知識與檢索內(nèi)容。
• 輸出結(jié)果：系統(tǒng)返回基于檢索信息生成的最終回答，確保其準確性和實時性。

這種雙重過程使得RAG生成的回答更具可信度，特別是在知識密集型或需要實時更新的領(lǐng)域中表現(xiàn)出色。

對比RAG與傳統(tǒng)生成模式

在沒有RAG的情況下，傳統(tǒng)AI模型只能依賴已訓練的靜態(tài)數(shù)據(jù)來回答問題，缺乏對新知識的適應能力。這導致了生成的內(nèi)容往往不夠準確，甚至出現(xiàn)“幻覺”或“虛構(gòu)”內(nèi)容。而RAG通過引入實時信息，彌補了這一短板，為AI生成的內(nèi)容增添了時效性和真實性。

03、什么是向量數(shù)據(jù)庫？RAG工作流中的關(guān)鍵角色

向量數(shù)據(jù)庫在RAG的檢索階段中起到至關(guān)重要的作用，它能夠通過語義相似性高效地檢索相關(guān)信息。與傳統(tǒng)的關(guān)鍵詞匹配系統(tǒng)不同，向量數(shù)據(jù)庫將文本轉(zhuǎn)化為高維空間中的向量，并將具有相似含義的文本向量放置在相鄰位置，從而實現(xiàn)更精準的信息檢索。

向量數(shù)據(jù)庫示例

以下為向量數(shù)據(jù)庫中一個數(shù)據(jù)點的結(jié)構(gòu)示例：

{
  "id": 0,
  "vector": [0.01, -0.03, 0.15, ..., -0.08],
  "payload": {
    "company": "Apple Inc.",
    "ticker": "AAPL",
    "price": 175.50,
    "market_cap": "2.8T",
    "industry": "Technology",
    "pe_ratio": 28.5
  }
}

這種結(jié)構(gòu)使得向量數(shù)據(jù)庫能夠以語義相似度而非簡單的關(guān)鍵詞來檢索信息，非常適用于需要快速檢索相關(guān)內(nèi)容的AI系統(tǒng)。

04、RAG常用的距離度量方法

在向量數(shù)據(jù)庫中，為了更準確地匹配信息，系統(tǒng)需要使用距離度量來衡量數(shù)據(jù)點之間的相似性。不同的距離度量適用于不同場景，以下是RAG常用的幾種距離度量方法：

這些度量方法通過計算數(shù)據(jù)點間的相似性，確保RAG能夠找到最匹配的信息，從而生成更精準的回答。 

05、如何利用RAG減少AI幻覺與虛構(gòu)問題？

在AI生成內(nèi)容時，有時會產(chǎn)生“幻覺”，即看似合理但卻錯誤的回答。例如：

• 問題：“澳大利亞的首都是哪里？”
• 錯誤回答：“澳大利亞的首都是悉尼?！保ㄕ_答案應為堪培拉）

這類問題源于模型試圖根據(jù)已知的模式來預測回答，卻無法訪問實時或正確的信息。RAG通過將生成過程建立在外部信息檢索之上，從根本上減少了這種錯誤。另外，RAG還能有效應對另一類問題，即“虛構(gòu)”，即AI模型用錯誤的理由來支撐一個回答。RAG通過確保模型生成的內(nèi)容基于實際檢索的數(shù)據(jù)，降低了生成不準確信息的風險。

06、RAG實現(xiàn)步驟：從數(shù)據(jù)管理到向量數(shù)據(jù)庫檢索

以下是實現(xiàn)RAG的基本流程：

• 數(shù)據(jù)管理：整理和驗證用于檢索的數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)的完整性。
• 創(chuàng)建并驗證向量嵌入：使用語言模型將文本轉(zhuǎn)化為向量嵌入，以便后續(xù)的相似性匹配。
• 應用RAG流程：將用戶的查詢轉(zhuǎn)換為向量，檢索數(shù)據(jù)庫并生成回答。

示例：Python實現(xiàn)RAG流程

以下為RAG流程的Python代碼實現(xiàn)步驟：

Step 1：初始設(shè)置與配置

import pandas as pd
from sentence_transformers import SentenceTransformer

# 加載句子嵌入模型
encoder = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')

Step 2：數(shù)據(jù)清洗

# 讀取JSON格式的數(shù)據(jù)
df = pd.read_json('../../stock_data.json')
df = pd.json_normalize(df['stocks'])
df = df[df['company'].notna()]
data = df.to_dict('records')

Step 3：初始化向量數(shù)據(jù)庫

from qdrant_client import QdrantClient

# 創(chuàng)建內(nèi)存中的向量數(shù)據(jù)庫
qdrant = QdrantClient(":memory:")

Step 4：創(chuàng)建向量集合

# 創(chuàng)建集合以存儲向量數(shù)據(jù)
qdrant.recreate_collection(
    collection_name="top_stocks",
    vectors_cnotallow=models.VectorParams(
        size=encoder.get_sentence_embedding_dimension(),
        distance=models.Distance.COSINE
    )
)

Step 5：數(shù)據(jù)向量化并上傳

# 向量化數(shù)據(jù)并上傳至向量數(shù)據(jù)庫
valid_data = [doc for doc in data if isinstance(doc.get("company", ""), str) and doc["company"].strip()]

qdrant.upsert(
    collection_name="top_stocks",
    points=[
        models.PointStruct(
            id=idx,
            vector=encoder.encode(doc["company"]).tolist(),
            payload=doc
        ) for idx, doc in enumerate(valid_data)
    ]
)

Step 6：執(zhí)行查詢并檢索結(jié)果

# 執(zhí)行查詢并獲取相似結(jié)果
query_prompt = "市值較高的科技公司"
query_vector = encoder.encode(query_prompt).tolist()

search_results = qdrant.search(
    collection_name="top_stocks",
    query_vector=query_vector,
    limit=3,
    with_payload=True
)

for result in search_results:
    print(f"公司：{result.payload['company']}，行業(yè)：{result.payload['industry']}，市值：{result.payload['market_cap']}")

結(jié)合檢索結(jié)果進行生成

RAG還可以將檢索結(jié)果傳遞給生成式模型，用于增強回答的準確性。例如：

from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="http://127.0.0.1:8080/v1", api_key="your_api_key")

completion = client.chat.completions.create(
    model="LLaMA_CPP",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "你是股票領(lǐng)域的專家，幫助用戶選擇股票并回答他們的問題。"},
        {"role": "user", "content": "NVIDIA的市值和市盈率是多少？"},
        {"role": "assistant", "content": str(search_results)}
    ]
)

print(completion.choices[0].message["content"])

通過RAG的檢索增強，回答不僅限于模型訓練的靜態(tài)數(shù)據(jù)，還加入了最新的市場動態(tài)信息，使回答更加準確和實時。

07、結(jié)語

在追求AI內(nèi)容生成準確性和可靠性的時代，RAG技術(shù)無疑是一項突破。通過將外部實時數(shù)據(jù)融入到生成過程，RAG顯著降低了“幻覺”和“虛構(gòu)”現(xiàn)象的發(fā)生，使AI生成的回答更具實際意義。結(jié)合向量數(shù)據(jù)庫的語義搜索功能，RAG能夠為用戶提供更相關(guān)、更符合現(xiàn)實的信息。

RAG的檢索與生成相結(jié)合，正推動AI走向更高層次的智能化應用，為需要知識密集型內(nèi)容的場景提供了新的解決方案。

參考：

1. ??https://arxiv.org/pdf/2005.11401??

本文轉(zhuǎn)載自公眾號Halo咯咯  作者：基咯咯

原文鏈接：??https://mp.weixin.qq.com/s/8Ws6kJIdbIFVhnGlAeS7Qw??