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LLM - 白話向量模型和向量數據庫

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一、大模型的"幻覺"之謎

1.1 何為"幻覺"現象？

大模型會以高度自信的姿態輸出錯誤信息，猶如天才學生考試時"編造答案"。這種現象主要源于：

• 知識缺陷：訓練數據存在錯誤/過時信息（如2021年前的GPT模型）
• 推理偏差：過度泛化語言模式（將"鳥類會飛"套用于企鵝）
• 領域盲區：缺乏垂直行業知識（如企業私有產品數據）

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1.2 專業場景的致命挑戰

在醫療診斷、法律咨詢等場景中，10%的錯誤率可能帶來災難性后果。

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二、RAG技術解析：給大模型裝上"知識外掛"

2.1 核心原理：動態知識增強

RAG（Retrieval-Augmented Generation）通過實時檢索外部知識庫，為生成過程提供精準參考。其創新之處在于：

傳統大模型	RAG增強模型
依賴靜態訓練數據	動態整合最新知識
單一生成過程	檢索-生成雙階段流程
通用知識覆蓋	領域知識深度定制

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2.2 技術實現三部曲

案例：構建智能客服系統

1. 知識索引構建

2. 智能檢索階段

3. 增強生成階段

// 使用LangChain4j實現電商智能客服的RAG流程
import dev.langchain4j.data.segment.TextSegment;
import dev.langchain4j.model.embedding.EmbeddingModel;
import dev.langchain4j.retriever.EmbeddingStoreRetriever;
import dev.langchain4j.store.embedding.EmbeddingStore;public class RagProductAssistant {// 1. 檢索增強組件private final EmbeddingModel embeddingModel;private final EmbeddingStore<TextSegment> embeddingStore;// 2. 大模型組件private final ChatLanguageModel chatModel;public RagProductAssistant(EmbeddingModel embeddingModel, EmbeddingStore<TextSegment> embeddingStore,ChatLanguageModel chatModel) {this.embeddingModel = embeddingModel;this.embeddingStore = embeddingStore;this.chatModel = chatModel;}// 核心RAG處理流程public String answerQuestion(String userQuery) {// 階段1：檢索上下文List<TextSegment> relevantContexts = retrieveRelevantContext(userQuery);// 階段2：增強生成return generateAugmentedResponse(userQuery, relevantContexts);}// 上下文檢索方法private List<TextSegment> retrieveRelevantContext(String query) {// 生成查詢向量Embedding queryEmbedding = embeddingModel.embed(query).content();// 向量數據庫檢索（取Top3）int maxResults = 3;List<EmbeddingMatch<TextSegment>> matches = embeddingStore.findRelevant(queryEmbedding, maxResults);// 提取文本片段return matches.stream().map(EmbeddingMatch::embedded).collect(Collectors.toList());}// 增強生成方法private String generateAugmentedResponse(String query, List<TextSegment> contexts) {// 構建增強提示詞String promptTemplate = """基于以下產品信息回答用戶問題：${contexts}用戶問題：${query}要求：1. 使用中文回答2. 如果信息不足請明確說明3. 保持專業性""";// 拼接上下文String contextStr = contexts.stream().map(TextSegment::text).collect(Collectors.joining("\n\n"));// 填充模板String finalPrompt = promptTemplate.replace("${contexts}", contextStr).replace("${query}", query);// 調用大模型生成return chatModel.generate(finalPrompt);}
}// 使用示例
public class RagDemo {public static void main(String[] args) {// 1. 初始化組件EmbeddingModel embeddingModel = new AllMiniLmL6V2EmbeddingModel();EmbeddingStore<TextSegment> embeddingStore = createProductEmbeddingStore();ChatLanguageModel chatModel = OpenAiChatModel.builder().apiKey("your_key").modelName("gpt-3.5-turbo").build();// 2. 創建RAG助手RagProductAssistant assistant = new RagProductAssistant(embeddingModel, embeddingStore, chatModel);// 3. 處理用戶查詢String question = "你們最新款手機支持多少倍光學變焦？";String answer = assistant.answerQuestion(question);System.out.println(answer);}// 初始化產品知識庫private static EmbeddingStore<TextSegment> createProductEmbeddingStore() {// 實際場景中連接Redis/Elasticsearch等向量數據庫InMemoryEmbeddingStore<TextSegment> store = new InMemoryEmbeddingStore<>();// 加載產品文檔（示例數據）List<String> productSpecs = Arrays.asList("型號X30 Pro: 支持100倍混合變焦，搭載潛望式鏡頭","型號X30: 支持30倍光學變焦，夜景拍攝增強");// 生成嵌入并存儲productSpecs.forEach(text -> {Embedding embedding = embeddingModel.embed(text).content();store.add(embedding, TextSegment.from(text));});return store;}
}

三、RAG vs 微調：技術選型指南

3.1 核心差異對比

維度	RAG	微調
知識更新	實時動態	需重新訓練
硬件需求	CPU可運行	需GPU資源
實施周期	小時級部署	周級準備
可解釋性	檢索記錄可溯源	黑盒決策

3.2 黃金選擇法則

• 選擇RAG：知識頻繁更新、需要結果溯源、快速迭代場景
• 選擇微調：專業術語理解、特殊任務適配、長期穩定場景

典型案例：

• 醫院病歷系統：微調+醫學知識庫RAG
• 法律咨詢平臺：法條庫RAG+裁判文書微調