大型语言模型在实际业务中的应用挑战

引言大型语言模型（LLMs）以其多功能性和智能化，正在改变我们与信息互动的方式。然而，在实际业务场景中，通用的基础大模型面临一些挑战，主要表现在以下几个方面：

知识局限性

• 模型的知识来源于训练数据，而主流大模型的训练集通常基于网络公开数据。
• 对于实时性、非公开或离线数据，模型无法获取，导致知识盲点。

幻觉问题

• AI模型基于概率，可能产生不准确的输出。
• 用户需要具备领域知识以识别和纠正模型的幻觉。

数据安全性

• 企业对数据安全极为重视，不愿意承担数据泄露风险。
• 通用大模型的应用方案需要在数据安全和效果之间做出权衡。

检索增强生成技术（RAG）的兴起在这种背景下，检索增强生成技术（RAG）应运而生，它通过以下方式提升大型语言模型的实用性和可信度：

RAG的核心优势

• 通过检索相关信息来引导生成过程，提高内容的准确性和相关性。
• 缓解幻觉问题，加快知识更新速度，增强内容生成的可追溯性。

RAG的应用前景

• RAG是人工智能领域的一项重要进展，具有广泛的应用潜力。

RAG的详细介绍### 定义RAG是一种结合检索和生成的技术，它在生成答案前先从文档数据库中检索相关信息。

核心范式

• 详细解释RAG的工作原理和关键技术。

关键技术

• 探讨RAG中使用的主要技术和算法。

未来趋势

• 分析RAG的发展方向和潜在的挑战。

结语本综述旨在为读者提供对RAG技术的全面认识，帮助实践者更好地理解和应用这一技术。

RAG技术在QA问题中的案例分析

1. RAG技术概述RAG技术是一种先进的问答系统技术，它通过结合检索和生成模型来提供准确的答案。在本案例中，我们探讨了RAG技术如何通过检索最新的文档摘录来弥补预训练数据的不足，从而使得问答系统能够回答关于OpenAI CEO Sam Altman的近期事件。

2. RAG技术范式的发展RAG技术自2020年首次提出以来，经历了快速的发展和演进。以下是RAG技术发展的关键阶段：

2.1 早期预训练阶段

• 研究集中在如何将额外知识注入预训练模型中，以增强语言模型的能力。

2.2 ChatGPT面世后的快速发展

• 随着ChatGPT的推出，对使用大型模型进行深层次上下文学习的兴趣激增，推动了RAG技术的快速发展。

2.3 增强推理能力的探索

• 研究开始关注如何提升模型的可控性，并满足不断演变的需求，RAG技术的研究逐渐聚焦于增强推理能力。

2.4 GPT-4发布后的变革

• 随着GPT-4的发布，RAG技术经历了深刻的变革，研究重点开始转移到融合RAG和微调策略的新方法，同时持续优化预训练方法。

3. 结论RAG技术通过不断的演进和创新，已经能够更好地应对问答系统中的挑战，尤其是在处理最新事件和信息方面展现出其强大的能力。

RAG技术发展概览

RAG技术在发展过程中，经历了几个关键阶段，每个阶段都对技术范式进行了优化和改进。以下是对这些阶段的概述：

1. 朴素RAG（Naive RAG）

朴素RAG是RAG流程的基础形式，包括以下三个基本步骤：

• 索引：将文档库分割成较短的Chunk，并通过编码器构建向量索引。
• 检索：根据问题和chunks的相似度检索相关文档片段。
• 生成：以检索到的上下文为条件，生成问题的回答。

2. 进阶RAG（Advanced RAG）

进阶RAG针对Naive RAG在检索质量、响应生成质量以及增强过程中的挑战进行了改进。主要改进点包括：

• 数据索引优化：通过更精细的数据清洗、设计文档结构和添加元数据，提升文本的一致性、准确性和检索效率。
• 检索前处理：使用问题的重写、路由和扩充等方式，对齐问题和文档块之间的语义差异。
• 检索后处理：通过重排序避免“Lost in the Middle”现象，或通过上下文筛选与压缩缩短窗口长度。

3. 模块化RAG（Modular RAG）

模块化RAG是RAG技术的进一步发展，它突破了传统的检索—生成框架，具有更高的灵活性和自由度。主要特点包括：

• 功能模块引入：引入查询搜索引擎、融合多个回答等具体功能模块。
• 技术融合：将检索与微调、强化学习等技术进行融合。
• 模块设计编排：对RAG模块之间进行设计和编排，形成多种RAG模式。

范式关系

三个范式之间存在继承与发展的关系：

• Advanced RAG 是 Modular RAG 的一种特例形式。
• Naive RAG 则是 Advanced RAG 的一种特例。 RAG技术的发展是一个不断优化和创新的过程，旨在提高检索的准确性和生成的响应质量。
  

RAG范式解析

检索增强概述

RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统是一种结合了检索和生成的人工智能模型。它由三个核心部分构成：检索、增强和生成。这三个部分分别对应RAG名称中的首字母，共同构成了RAG系统的框架。

检索增强的关键问题

在构建RAG系统时，增强部分尤为关键。需要考虑以下三个问题以实现有效的检索增强：

1. 检索什么：确定需要检索的信息类型和来源。
2. 什么时候检索：在系统的不同阶段（预训练、微调、推理）中确定检索的时机。
3. 怎么用检索的内容：决定如何将检索到的信息用于增强模型。

检索增强的阶段

检索增强可以在以下三个阶段进行：

• 预训练阶段：在模型训练的早期阶段引入外部知识。
• 微调阶段：根据特定任务调整模型，增强其对特定领域知识的掌握。
• 推理阶段：在模型实际应用中实时进行检索，以增强输出的准确性和相关性。

检索增强的数据源

检索增强可以利用多种类型的数据源：

• 非结构化文本数据：如文本段落、短语或单词。
• 结构化数据：例如索引文档、三元组数据或子图。
• 模型内在能力：不依赖外部数据源，而是利用模型自身的生成能力进行检索。

检索增强的过程

检索增强的过程经历了以下发展：

• 一次性检索：最初的检索方法，一次性完成信息的检索。
• 迭代检索：多次迭代，逐步优化检索结果。
• 递归检索：通过递归方式深入挖掘信息。
• 自适应检索：由模型自行判断检索时机，实现更灵活的检索策略。

结论

RAG系统通过检索增强，有效地结合了外部知识与模型内在能力，提高了模型的灵活性和准确性。在不同阶段进行检索增强，可以根据不同的需求和资源条件，实现最优的知识整合与应用。

RAG、提示工程与微调：选择指南

在大型语言模型（LLMs）的优化过程中，我们通常面临多种手段的选择。这些手段包括RAG（Retrieval-Augmented Generation）、提示工程（Prompt Engineering）以及微调（Fine-tuning，简称FT）。每种方法都有其独特之处，适用于不同的场景。本文将探讨这些方法的特点，并提供选择指南。

RAGRAG是一种结合了检索和生成的模型，它通过检索外部知识来辅助语言生成任务。RAG的优势在于其能够利用丰富的外部信息来提高生成内容的准确性和丰富性。RAG适用于需要结合大量外部数据进行决策或生成的场景。

提示工程提示工程是通过精心设计的提示来引导模型完成特定任务的方法。这种方法的优势在于不需要对模型本身进行调整，而是通过外部的提示来激发模型的潜能。提示工程适用于需要快速适应新任务，且不希望对模型进行大规模修改的场景。

微调微调是通过在特定任务上对模型进行额外训练来优化其性能的方法。微调的优势在于能够使模型更精确地适应特定任务，但需要对模型进行一定程度的调整。微调适用于模型需要在特定领域内达到高精度的场景。

选择策略

• 当任务需要广泛利用外部知识时，RAG是一个不错的选择。
• 当需要快速适应新任务，且不希望对模型进行修改时，提示工程是理想的选择。
• 当模型需要在特定领域内达到高精度时，微调是最佳方案。

结论选择合适的优化手段需要考虑任务特性、模型调整的可行性以及外部知识的依赖性。理解每种方法的特点和适用场景，能够帮助我们更有效地优化大型语言模型的性能。

在人工智能领域，有两种不同的训练方式：RAG 和 FT。 RAG 可以被视作为模型提供一本教科书，它主要针对定制化的信息检索任务，非常适合处理特定的查询。这种训练方式能够使模型在面对特定问题时，展现出高度的适应性和准确性。 与此相对，FT 则类似于一个学生通过时间的积累，逐步内化所学知识。这种方式更适合于模仿特定的结构、风格或格式。通过增强基础模型的知识、调整输出以及教授复杂指令，FT 能够显著提高模型的性能和效率。不过，它在整合新知识或快速适应新的用例方面，表现不如 RAG。 值得注意的是，RAG 和 FT 并不是相互排斥的。实际上，它们可以相互补充，当结合使用时，可能会产生最佳的性能表现。

RAG技术应用流程解析

RAG技术的应用流程可以分为两个主要阶段：数据准备阶段和应用阶段。下面将对这两个阶段进行详细解析。

数据准备阶段

数据准备是一个离线过程，其目的是将私域数据向量化并构建索引，以便存入数据库。这一阶段主要包括以下几个步骤：

1. 数据提取：从原始数据源中提取所需信息。
2. 文本分割：将提取的文本数据分割成更易于处理的片段。
3. 向量化（Embedding）：将文本数据转换为向量形式，以便于机器学习模型处理。
4. 数据入库：将向量化后的数据存入数据库，构建索引，以便于检索。

应用阶段

应用阶段是RAG技术在线使用的过程，主要包括以下步骤：

1. 用户提问：用户提出问题，触发RAG技术的应用。
2. 数据检索（召回）：根据用户的问题，从数据库中检索相关数据。
3. 注入Prompt：将检索到的数据与问题结合，形成特定的提示（Prompt），以引导模型生成答案。
4. LLM生成答案：利用大型语言模型（LLM）根据提示生成答案。 通过上述流程，RAG技术能够有效地结合检索与生成，为用户提供准确的答案。
   

数据准备与处理

数据提取与加载数据加载涉及多种格式和不同数据源，需要将数据统一为同一格式以便于处理。

数据处理包括数据过滤、压缩和格式化等步骤，确保数据质量。

元数据获取提取关键信息，如文件名、标题、时间等。

文本分割文本分割需考虑模型的Tokens限制和语义完整性。

句分割以句子为单位，保留完整语义。

固定长度分割根据模型限制，将文本分割为固定长度，可能损失部分语义。

向量化（embedding）向量化是文本数据转化为向量矩阵的过程，影响检索效果。

常见Embedding模型以下是一些常见的Embedding模型，适用于不同需求。

ChatGPT-Embedding

• 描述: 由OpenAI提供，以接口形式调用。
• 获取地址: ChatGPT Embedding

ERNIE-Embedding V1

• 描述: 百度公司提供，依赖文心大模型。
• 获取地址: ERNIE Embedding V1

M3E

• 描述: 开源Embedding模型，多个版本支持微调和本地部署。
• 获取地址: M3E Model

BGE

• 描述: 北京智源人工智能研究院发布，支持中英文，可微调和本地部署。
• 获取地址: BGE Model

数据入库数据向量化后，构建索引并写入数据库，适用于RAG场景的数据库有FAISS、Chromadb等。

应用阶段根据用户提问，通过检索方法召回相关知识，并生成答案。

关键环节

• 数据检索
• 注入Prompt 注意：以上内容根据特定要求重新编写，确保条理性和结构性，且使用Markdown格式。
  
  数据检索技术是信息检索领域的重要组成部分，它能够帮助用户快速定位所需信息。以下是对数据检索方法的概述：

数据检索方法

1. 相似性检索

• 相似性检索的核心在于计算查询向量与数据集中向量的相似度得分。
• 常用的相似性度量方法包括：
• 余弦相似性：衡量两个向量的夹角，常用于文本数据。
• 欧氏距离：计算两点间直线距离，适用于连续数值数据。
• 曼哈顿距离：计算两点在标准坐标系上的绝对轴距和，适用于网格布局数据。

2. 全文检索

• 全文检索通过构建倒排索引来实现快速检索。
• 索引构建过程包括：
• 将文档分解为关键词。
• 为每个关键词建立索引，记录其在文档中的位置。
• 检索时，通过关键词查询倒排索引，快速定位到包含该关键词的文档。

检索效果优化

• 为了提高检索效果，可以采用多种检索方法的融合策略，以提高召回率和精确度。

检索提示（Prompt）注入

• 通过设计有效的检索提示，可以引导系统更准确地理解用户查询意图，从而提升检索结果的相关性。 在数据检索过程中，选择合适的检索方法和优化策略是至关重要的，它们直接影响到检索的效率和准确性。
  
  在大型语言模型（LLM）的交互中，Prompt的编写至关重要，它直接影响到模型输出的准确性。以下是对Prompt编写的详细说明：

  1. 任务描述 任务描述是Prompt的基础部分，它定义了模型需要完成的具体任务。

  2. 背景知识 背景知识通常来源于检索系统，为模型提供完成任务所需的相关信息。

  3. 任务指令 任务指令通常以用户的问题形式出现，指导模型如何回答或执行任务。

  4. 优化指令 为了提高模型的性能，可以在Prompt中加入特定的优化指令。

  示例Prompt 以下是一个简单的知识问答场景的Prompt示例，用于展示如何构建一个有效的Prompt：

• 任务描述：回答用户提出的问题。

• 背景知识：用户之前的问题和答案。

• 任务指令：用户当前的问题。

• 优化指令：如果需要，可以包括对模型的特定要求或提示。 请将以下示例Prompt中的’aaaaaaa’替换为具体的用户问题或其他相关信息：

• 任务描述：请根据以下信息回答问题。

• 背景知识：[检索到的相关信息]

• 任务指令：aaaaaaa

• 优化指令：[如果有，添加特定优化指令]

【任务描述】  
假如你是一个专业的客服机器人，请参考【背景知识】，回  
【背景知识】  
{content} // 数据检索得到的相关文本  
【问题】  
石头扫地机器人P10的续航时间是多久？

RAG模型评估方法

RAG模型的评估是一个多维度的过程，涉及到多个方面的考量。以下是对RAG模型评估的详细解析：

质量评分维度

• 上下文相关性：评估模型生成的答案与给定上下文的匹配程度。
• 答案忠实性：衡量答案与原始信息的一致性。
• 答案相关性：判断答案是否与问题直接相关。

关键能力评估

• 噪声鲁棒性：模型在面对噪声输入时的稳定性。
• 拒答能力：模型在遇到无法回答的问题时的应对策略。
• 信息整合：模型整合不同信息源以生成答案的能力。
• 反事实鲁棒性：模型对假设性问题的处理能力。

评估框架

• RGB：一种评估基准，用于测试模型的表现。
• RECALL：另一种基准测试，关注模型的记忆能力。
• RAGAS：自动化评估工具，用于全面衡量RAG模型的表现。
• ARES：评估模型在特定任务上的表现。
• TruLens：评估模型的准确性和可靠性。

评估指标与应用在评估RAG模型时，通常会结合传统量化指标和针对RAG特性的专门评估标准。这些指标包括但不限于模型的准确性、效率和用户满意度。评估框架和工具的应用有助于深入理解RAG模型的性能，为进一步优化和应用提供指导。

结论RAG模型的评估是一个复杂的过程，需要综合考虑多个维度和能力。通过使用不同的评估框架和工具，可以更全面地了解模型的性能，从而为实际应用提供有力的支持。

RAG技术的未来发展前景

RAG技术作为人工智能领域的一个活跃分支，其发展潜力巨大，值得我们从多个角度进行深入探讨。以下是对RAG未来发展的三个主要展望：

1. RAG的垂直优化垂直优化关注于解决RAG当前面临的一系列挑战，具体包括：

• 长下文处理：如何突破检索内容的窗口限制，实现更长文本的高效处理。
• 鲁棒性增强：面对检索到的错误内容，如何进行有效的过滤和验证，提高模型的抗干扰能力。
• 与微调的协同：探索RAG与微调技术的结合方式，以实现更优的性能表现。
• Scaling Law的适应性：研究RAG模型在不同规模下的表现，是否存在逆向扩展规律。
• LLMs的多角色应用：深入挖掘LLMs在RAG中的潜力，包括检索、生成和评估等多个方面。
• 工程实践优化：降低检索延迟，保障检索内容的安全性。

2. RAG的多模态拓展RAG技术的多模态拓展是其未来发展的重要方向，包括：

• 模态融合：将RAG技术应用于图片、音频、视频和代码等多种数据模态，实现模态间的有效融合。
• 单一模态增强：通过RAG技术提升单一模态任务的处理能力。

3. RAG的生态系统构建RAG技术的应用生态正在不断扩展，涉及的领域包括：

• 应用领域扩展：RAG技术在问答系统之外，如推荐系统、信息抽取和报告生成等领域的应用。
• 技术栈丰富：市场上出现了更多针对RAG的工具和平台，如Langchain和LlamaIndex等。
• 工具的定制化与专业化：开发更多定制化和专业化的工具，以满足特定场景的需求并降低使用门槛。

结语RAG技术的发展正处在一个快速上升期，其在垂直优化、多模态拓展和生态系统构建等方面都展现出广阔的前景。随着技术的不断进步和应用的深入，RAG有望在未来的人工智能领域扮演更加重要的角色。

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