一文了解大模型技术--RAG（Retrieval-Augmented Generation）一、什么是RAG？RAG（Retrieval-Augmented Generation）检索增强生成，是一种通过整合外部知识库来增强大模型（LLM）性能的模式。简单来说，可以认为是给大模型外挂了一个知识库，使其能借助这些知识回答得更专业、更可靠。二、为什么要使用RAG？很多大模型的问题多数是由于数据缺失造成的。企业中解决这类数据缺失的问题，通常的方案是采取企业向量知识库的方式。在应用Prompt时，先从企业知识库中检索与Prompt关联的知识，然后把领域知识和原始Prompt整合在一起，最后作为大模型的输入。这样大模型就了解了领域专业知识，能更好地回答问题。三、RAG怎么使用？一个典型的RAG框架主要包含两个阶段：知识库的构建阶段和知识库的应用阶段。3.1 知识库的构建阶段构建向量知识库主要包括以下步骤：数据收集与准备：从企业内部系统、文档、数据库等渠道收集相关信息。文本处理：对收集到的数据进行预处理，如清洗、标准化和分割成适合的小段落。向量化：利用嵌入模型将每个文本片段转换成向量表示，这些向量能够捕捉文本的语义信息，并允许通过计算向量间的距离来衡量内容相似度。索引创建：建立高效检索机制，例如使用近似最近邻搜索算法，以便快速找到与查询最相关的知识片段。在构建过程中，需要注意以下几点：对于文本格式的数据，上传后平台会自动进行分块，但分块算法可能存在问题，需要人工检查。表格形式的数据在结构化时进行了标准格式化，通常能更准确地提取数据。图片类型的数据在项目中较少使用。3.2 知识库的应用阶段根据用户输入问题，在向量知识库中寻找关联信息片段，整合生成新的prompt，输入模型，让模型输出结果。检索出来的是知识片段而非整个文档的原因主要有：大模型有上下文长度限制，需要精简prompt。成本考虑，越多的信息消耗的token也越多，成本高。避免无用信息干扰模型生成。四、RAG的优势在企业环境中，RAG框架能够很好地满足大模型的准确性、数据隐私安全以及信息更新速度的要求。准确性：RAG通过结合传统基于检索的方法与先进的生成式AI技术，能够利用外部知识库来丰富回答的内容，并确保所生成的信息更加精准可靠。安全性：RAG允许企业在本地部署私有知识库，并限制模型只访问该数据集，既保证了敏感信息不外泄，又能让模型根据最新的内部资料做出回答。时效性：RAG架构支持动态更新知识库内容，可以根据企业需求快速调整并反映最新情况。五、RAG在企业中落地存在的问题及解决思路知识库构建与维护问题：企业内部知识库可能存在数据不完整、更新滞后、格式不统一等问题。影响：模型无法检索到准确和相关的信息，生成的内容可能与实际业务需求不符。建议：与业务方确认标准，结合内外部数据源构建高质量知识库；设置自动化更新机制；数据分类和标签化处理。检索与生成精准性问题问题：检索模块可能提取到与用户查询相关性较低的信息，生成模块对检索内容的理解和表达可能存在偏差。影响：输出内容质量降低，难以满足用户需求。建议：优化检索算法；提高Prompt设计质量；通过微调模型和评估反馈优化生成质量。模型性能与计算成本问题：RAG同时需要检索和生成操作，资源消耗较大，可能导致响应速度下降。影响：提升运营成本，用户体验下降。建议：优化检索索引；使用轻量化模型或进行模型压缩；针对复杂任务采用多层次策略。用户输入的模糊性与非结构化问题问题：用户输入可能含有模糊、歧义或非结构化内容，导致RAG模型难以准确理解意图。影响：模型生成的内容与用户意图偏离。建议：利用自然语言理解（NLU）优化意图识别；设置引导式输入框；引入多轮对话。六、RAG扩展--GraphRAGGraphRAG（Graph-based Retrieval-Augmented Generation）是一种基于图结构的检索增强生成技术，结合了知识图谱和传统的RAG框架。GraphRAG的优势结构化信息检索能力：图结构能够更准确地捕捉实体之间的语义关系，提高检索效率。关系推理能力：可以利用知识图谱中的关系进行推理，生成更符合逻辑的内容。减少幻觉问题：图谱数据的确定性使模型在生成回答时更少产生错误内容。领域适配能力强：特别适用于具有大量结构化和半结构化数据的领域。动态更新数据：知识图谱可以动态更新，确保模型检索和生成的内容始终基于最新数据。GraphRAG的劣势构建知识图谱的高成本：需要投入大量的时间、人力和技术资源。依赖图谱质量：性能高度依赖于知识图谱的完整性、准确性和时效性。复杂任务的适配性较弱：对于需要非结构化推理或上下文依赖性强的任务表现可能不佳。性能瓶颈：在大型知识图谱中进行高效检索和推理可能消耗大量计算资源。与生成模型的对接复杂：图结构与生成模型之间的接口设计和优化需要额外工程开发。跨领域扩展性受限：知识图谱通常是针对特定领域设计的。GraphRAG的典型应用场景医疗领域：结合医学知识图谱回答临床问诊、药物相互作用和治疗建议问题。金融领域：使用企业关系图谱生成财务分析、风险评估和市场预测。教育领域：基于学术知识图谱提供精准的课程推荐和答案解析。供应链管理：构建供应链图谱，用于回答供应商、物流和库存管理相关的问题。综上所述，RAG及其扩展版本GraphRAG为企业中的大模型应用提供了有力的支持，通过整合外部知识库和结构化信息，显著提升了模型的准确性和可靠性。然而，它们也面临着知识库构建与维护、检索与生成精准性、模型性能与计算成本等方面的挑战。解决这些问题需要企业根据自身需求和技术实力进行综合考虑和优化。