检索增强生成 (RAG) 应用程序已成为大型语言模型 (LLM) 领域的强大工具，但在从原型过渡到生产环境时，经常面临挑战。
RAG 模型在需要深度知识整合和情境理解的应用中尤其有效，例如法律研究、科学文献综述和复杂的客户服务查询。检索和生成过程的集成使 RAG 模型能够提供基于外部信息源的准确、详细且与情境相关的响应。
然而在实际生产中还面临如下的问题
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检索质量
有效的检索是 RAG 成功的基础。确保系统检索到与查询相关且多样化的文档至关重要。此方面的失败可能会导致不准确或不相关的响应，从而损害系统的实用性和用户信任。通常，检索将使用某种相似性矩阵进行。算法很重要！余弦相似度将具有一般匹配，但在特定领域的应用中可能会失败。特别是在医疗保健领域，准备使用多查询检索器、自查询甚至集成检索器。 -
幻觉
RAG 系统有时会生成与检索到的文档无关的信息，这种现象称为幻觉。这些会严重影响系统的可信度和准确性，因此需要强大的机制来过滤噪音并整合来自多个来源的信息，以提供连贯而准确的响应 -
隐私和安全问题
隐私泄露和安全漏洞是重大风险，尤其是在处理敏感信息时。RAG 应用程序必须设计为防止未经授权披露个人或机密数据，并抵御可能损害系统完整性的操纵攻击。这是企业应用程序中的一个特殊痛点。 -
恶意使用和内容安全
确保 RAG 应用程序不会助长非法活动或生成有害内容至关重要。这包括实施保护措施，防止创建或传播可用于恶意目的的内容。 -
特定领域
针对特定领域量身定制的 RAG 应用程序必须有效地处理域外查询，确保即使查询超出其主要知识库，它们也能提供相关且准确的响应。简而言之，对于领域的细分市场，您最好考虑将特定领域的大型模型与通用大型模型（如 OpenAI/Claude/whatever）结合使用。 -
响应完整性
响应的完整性对于用户满意度和信任度至关重要。RAG 系统应提供全面且符合语境的答案，同时避免可能损害声誉的内容 -
技术和运营问题
递归检索、句子窗口检索以及自托管和基于 API 的 LLM 部署之间的平衡等问题会显著影响 RAG 应用程序的性能和成本效益。
最后，在生产环境中部署 RAG 应用程序充满挑战。生成式 LLM 与检索机制集成的复杂性意味着任何的考虑不到都可能出现故障，从而导致潜在的系统故障。例如，系统的可扩展性和稳健性至关重要；它必须处理不可预测的负载并在高需求下保持运行。此外，在实时环境中预测用户与系统的交互具有挑战性，需要持续监控和调整以保持性能和可靠性。
