检索增强生成 (RAG)：揭开这一术语的神秘面纱并解释其带来的价值

数据网络表示法，与检索增强一代（RAG）系统中的中心连接点相同

一、介绍

如今，数据已成为新的黄金，而高效筛选这些丰富信息的能力则是成功企业脱颖而出的关键。Retrieval Augmented Generation（RAG）是创新的标杆，尤其是在知识管理领域。它不再只是为了存储信息，而是为了让信息易于获取、理解和操作。从大型企业到充满活力的初创企业，都在努力应对庞大的文档和数据量，而 RAG 则证明了人工智能和自然语言处理正在彻底改变我们的信息检索和利用方式。

我想解释一下 RAG 的工作原理，分析它对各种规模企业的意义和潜在影响。无论你是管理庞大文档库的大型企业的专业人员，还是渴望利用最新技术简化文档流程的新兴公司的创业者，了解 RAG 都可能是你改造知识管理系统的第一步。

二、RAG 到底是什么？

检索增强生成的核心就像是拥有一位随时可用的智能图书管理员。想象一下，一个系统不仅可以存储大量信息，还可以在您需要时准确理解和检索您所需的信息。RAG 将大型语言模型（类似于 ChatGPT 和 Claude 等最先进聊天机器人的驱动模型）的功能与信息检索系统的效率相结合，不仅能提供准确的答案，还能根据特定来源或上下文提供答案。
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简单来说，它是这样工作的：当您提问时，RAG 首先会从一个大型数据集中检索相关文档或信息，就像在图书馆中搜索一样。然后，就像一个知识渊博的朋友将信息综合成一个连贯的回答一样，它通过将先进的信息查找系统与强大的大语言模型生成机制相结合，摆脱了遵循严格公式的传统 NLP 技术，这意味着它不仅仅是根据程序化的知识提供答案，而是主动搜索大量具体、详细可用的最佳信息以作出回应。结合了开卷和闭卷两种方法的优势。

既能保留大量已学信息，又能不断寻求最新数据的双重能力，使其具有高度的适应性和响应能力。它不受传统聊天机器人固定响应的限制。相反，它根据检索到的信息动态撰写回复，使其成为企业的宝贵工具。它确保您拥有的知识不会闲置，而是积极地帮助您做出明智的决策，回答复杂的查询，甚至根据它可以访问的历史数据预测趋势。

三、RAG应用于大型企业

大型企业每天都要浏览多年来收集的各种运营网站、报告和数据，在这些如迷宫般的文件中，要找到准确的信息无异于大海捞针。从确保信息检索的准确性到为关键决策过程提供实时信息，所面临的挑战是复杂的。这正是检索增强一代（RAG）最具潜力的地方。

传统的搜索系统可能会根据关键词获取文档，但在理解人类查询的细节或查询背后的背景方面，它们显得太弱了。RAG 通过引入一种有效、全面的信息检索和生成方法，彻底改变了这种情况。

信息检索的精确性：RAG 不仅能获取文档，还能理解查询。当高管提出复杂问题时，RAG 会挖掘企业的庞大数据库，不仅检索相关文档，还检索所需的具体信息。这种精确性可节省宝贵的时间，并确保决策基于准确、最新的信息。
实时知识综合：在动态的市场条件下，获取信息的速度与信息本身的准确性同样重要。RAG 系统可以实时综合来自多个来源的信息，提供全面的答案，否则需要数小时的手动研究和综合。
维护集中、最新的知识库：随着组织的扩张，信息往往会变得孤立。RAG 通过维护一个集中数据库来解决此问题，该数据库会不断更新来自各个部门和全球分支机构的最新输入。这种集中式方法可确保每个团队成员，无论身处何地，都能访问同一个准确而全面的信息库。
多语言协作和集成：大型企业经常面临跨境协作的挑战。RAG 可跨越语言障碍，提供多语种支持，使来自不同语言背景的团队能够访问、理解和贡献集中式知识库。这种能力有助于利用集体智慧，确保见解不会在翻译中丢失。

总而言之，RAG 是大型企业的变革力量。它不仅是对现有知识管理系统的升级，而且是信息检索、处理和利用方式的范式转变。随着我们进入一个数据丰富但见解宝贵的时代，RAG 成为旨在利用其知识资产真正潜力的企业的重要盟友。

四、对于新兴公司和企业来说呢？

我之前关注的是拥有大量数据并需要对其进行结构化处理的公司，但对于新创企业和最近开始创业的人来说，情况又如何呢？初创企业和新公司都在不断地竞争，以保持领先地位。Retrieval Augmented Generation（RAG）就像是他们的秘密武器，可以快速高效地处理大量数据。以下是我所见过的一些最佳实用工具：

与大公司竞争：小公司很难与大公司抗衡。RAG 可以帮助他们扳回一局。它为新公司提供了通常只有大公司才能负担得起的数据分析工具，帮助他们根据可靠的数据做出明智的决策。
快速决策，重大影响：在初创企业中，分秒必争。RAG 可使这些公司保持灵活，提供即时见解。这意味着它们可以根据实时数据快速调整战略、捕捉新趋势或躲避市场陷阱。
与您共同成长：随着公司规模的扩大，数据也会随之增加。RAG 可应对这种增长，并随着公司数据需求的增加而调整。这确保了初创公司不会超越其数据管理工具，而且无论公司规模有多大，洞察力的质量都能保持敏锐。
人人都有发言权：RAG 让公司中的每个人都能轻松利用集体知识。这意味着好的想法可以来自任何地方，而不仅仅是数据专家。它创造了一种通过轻松获取信息来推动创新的文化。
价值巨大，精打细算：初创企业需要注意预算，而 RAG 是一项明智的投资。它可以减少整理数据所花费的时间和金钱，让公司集中资源发展业务和创新。

对于新公司和成长型公司而言，RAG 不仅仅是管理数据，而是要将数据转化为推动明智决策、激发新创意和促进增长的动力。这也是这些公司如何在市场中占据一席之地并不断向前发展的关键所在。

五、关于如何开始以及为什么要现在开始的指南

只要方法得当，将 RAG 集成到业务流程中并非难事。以下概述了 RAG 的优势、实际应用案例和入门技巧：

5.1. 实际优势和使用案例：

节省时间，提升效率： RAG 就像信息检索的快车道，大大减少了员工搜索数据的时间。
信息同频，决策迅速：通过集中式知识库，RAG 可确保所有团队成员都能获得相同的最新信息，从而促进决策的统一性和一致性。
特定行业应用：
- 医疗保健： RAG 可快速访问患者数据、研究和治疗方案，有助于更快、更准确地制定诊断和护理计划。
- 客户服务：即时回答询问和问题，提高客户满意度和忠诚度。
- 财务：实时市场洞察和趋势分析有助于做出迅速、明智的投资决策。
- 法律：轻松访问法律数据库有助于案件准备，确保遵守最新法律法规。

5.2. RAG 入门：

评估您的数据基础设施：评估您当前的数据存储和管理系统。RAG 需要一个组织良好、可访问的数据存储库才能有效运行。审查您的数据结构和信息存储位置是 RAG 系统最佳运行的必要条件。
定义明确的目标：确定您希望通过 RAG 实现的目标。无论是改善客户服务、加快研究速度，还是做出更明智的业务决策，明确的目标都将为整合过程提供指导。
选择合适的工具和合作伙伴：有多个平台提供 RAG 功能。研究并选择适合您公司规模、行业和特定需求的平台。考虑寻求合作伙伴关系或咨询专家以实现顺利整合。
培训您的团队：确保您的团队了解如何使用 RAG 工具。适当的培训将帮助他们充分利用该技术并鼓励整个组织采用该技术。在实施后举办研讨会和用户入职培训，确保这些工具的采用和价值最大化。
监控和迭代：实施后，监控 RAG 如何影响您的流程并根据需要进行调整。持续改进将帮助您最大限度地发挥 RAG 的优势。

5.3. 最后的话

我认为重要的是展示 RAG 在业务中的重要性以及它提供的竞争优势，同时节省搜索正确信息的时间，并从所有可以存储信息的孤岛中创建一个结构。从管理海量文档的大型企业到渴望开辟自己利基市场的敏捷初创公司，RAG 提供了一条在信息时代不仅能生存而且能茁壮成长的道路。

如果你想自己尝试这些工具，我推荐你使用百度甄知或通义千问进行个人测试，但如果你需要更多功能和低成本私有化部署，以及使用生成式人工智能为你的员工和团队提供支持的额外工具，可以考虑给我发消息，了解我们能提供的产品和服务。

六、RAG 与微调的比较

功能比较	RAG	微调（Fine-tuning）
知识更新	直接更新检索知识库，确保信息保持最新，无需频繁重新培训，适用于动态数据环境。	存储静态数据，对知识和数据更新时需要进行再训练。
外部知识	擅长利用外部资源，尤其适用于文档或其他结构化/非结构化数据库。	可用于将预训练中学习到的外部知识与大型语言模型相统一，不适用于频繁变化的数据源。
数据处理	只需最少的数据处理和操作。	依赖于构建高质量的数据集，有限的数据集可能无法显著提高性能。
模型定制	侧重于信息检索和整合外部知识，但可能无法完全定制模型行为或编写风格。	允许根据特定话术或术语调整 LLM 行为、书写风格或特定领域知识。
可解释性	答案可追溯到特定的数据源，提供更高的可解释性和可追溯性。	像黑盒子一样，不一定清楚模型为什么会做出某种反应，可解释性相对较低。
计算资源	需要计算资源来支持向量检索和向量数据存储。需要维护外部数据源集成和更新。	需要准备和整理高质量的训练数据集，确定微调目标，并提供相应的计算资源。
延迟性	涉及数据检索，可能导致更高的延迟。	微调后的 LLM 可在不检索的情况下做出响应，从而降低延迟。
减少幻觉	由于每个答案都以检索到的证据为基础，因此不易产生幻觉。	根据特定领域的数据训练模型，有助于减少幻觉，但面对陌生输入时仍可能出现幻觉。
伦理和隐私问题	从外部数据库存储和检索文本会产生伦理和隐私问题。	训练数据中的敏感内容可能会引发伦理和隐私问题。

七、参考

Retrieval Augmented Generation (RAG): demystifying the term and explaining the value it brings
Harnessing the Power of Retrieval Augmented Generation (RAG) in Business
Retrieval-Augmented Generation for Large
Language Models: A Survey