檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation，簡稱 RAG）是一種將信息檢索與生成模型相結合的技術，旨在提升大型語言模型的響應準確性、相關性和時效性。通過在生成過程中引入外部知識，RAG 能夠有效彌補 LLM 在知識局限性、幻覺問題和數據時效性等方面的不足。

RAG 的基本概念

RAG 技術的核心在于整合檢索模塊和生成模塊：

• 檢索模塊：從外部知識庫（如文檔、數據庫）中實時檢索與輸入相關的信息。
• 生成模塊：基于檢索到的上下文，生成連貫且準確的答案。

這種雙模塊架構使得模型在生成答案時，能夠利用最新、最相關的知識，而不僅僅依賴于訓練時的靜態數據。

RAG 的工作流程

RAG 的完整應用流程主要包括兩個階段：數據準備階段和應用階段。

數據準備階段

1. 數據提取：從多種數據源加載數據，包括不同格式和來源的文檔，并進行清洗、過濾和格式化處理。
2. 文本分割：將長文本分割成適合處理的小塊，常見的方法包括按句子、固定長度或語義完整性進行切分。
3. 向量化（Embedding）：使用預訓練的嵌入模型將文本塊轉換為高維向量表示，捕捉其語義信息。
4. 數據入庫：將生成的向量存儲在向量數據庫中，支持高效的相似性搜索。

應用階段

1. 用戶提問：接收用戶輸入的查詢。
2. 數據檢索：將用戶查詢向量化，并在向量數據庫中檢索最相關的文本塊。
3. 注入 Prompt：將檢索到的文本塊與原始查詢組合，形成提示詞，輸入到生成模型中。
4. LLM 生成答案：生成模型基于提供的上下文和查詢，生成最終的回答。

RAG 的優勢

• 實時更新：能夠訪問最新的外部信息，保持知識的時效性。
• 減少幻覺：通過使用外部驗證信息，減少模型產生的錯誤或虛構信息。
• 高透明度：生成答案時引用外部信息源，增加可信度和可追溯性。
• 避免重訓練：相比于微調，RAG 減少了頻繁重訓練的需要，因為模型可以通過檢索即時獲取新信息。

RAG 的挑戰與優化方向

• 檢索質量：檢索模塊的性能直接影響生成結果的質量，需要優化檢索算法和索引結構。
• 生成整合：如何有效地將檢索到的外部信息與生成模型內部知識融合，是提升回答質量的關鍵。
• 延遲問題：檢索過程可能增加響應時間，需要在性能和準確性之間取得平衡。

針對上述挑戰，以下是一些優化策略：

• 改進檢索算法：采用更先進的向量檢索技術，如稠密向量檢索和近似最近鄰搜索，提高檢索效率和準確性。
• 優化文本分割：根據語義信息進行智能分割，保持文本塊的語義完整性，避免信息丟失。
• 增強生成模型：通過微調生成模型，使其更好地利用檢索到的外部信息，提高回答的連貫性和準確性。