超越幻觉：使用RAG（检索增强生成）将大型语言模型与准确数据相结合

如果你曾就最近发生的事情或你公司文件中埋藏的细节询问过人工智能，你可能会注意到一些令人惊讶的事情：有时它实际上知道答案。一个几个月前训练的人工智能怎么能知道昨天发生了什么？

答案是RAG，这是一种让模型在回应之前检索最新事实的技术。

检索增强生成（RAG）通过在回答问题之前让大型语言模型（LLM）访问外部数据，使其更加准确、及时和可靠。RAG的核心是让语言模型在回应之前查找信息。与其仅依赖于训练期间所学的内容，它们可以从可信的来源检索新鲜、经过验证的信息，以产生更准确的和基于事实的输出。

换句话说，RAG弥补了人工智能的存储知识与它需要理解的现实世界之间的差距。这篇博客探讨了RAG的工作原理、它解决的问题，以及为什么它正在成为塑造下一代人工智能系统最重要技术之一。

RAG解决的问题

传统的人工智能模型有三个主要盲点：

1. 知识截止
一旦人工智能模型被训练，它就无法了解之后发生的任何事情。在没有RAG的情况下，它被时间冻结。

2. 无法访问私人或专有数据
标准模型无法读取你的内部文档、报告或数据库。这使得它们在公司特定或领域特定的问题上效率低下。

3. 幻觉
当模型知道某件事时，它通常会猜测，产生流利但虚假的信息。

RAG通过添加一个关键步骤来解决这些问题：检索。模型不是单纯依靠记忆回答，而是首先搜索外部来源——如内部文档、实时数据库或公共网络——然后才生成响应。

RAG的工作原理

在高层次上，每次你提出问题时，RAG操作三个阶段：

RAG在现实世界中的应用

RAG已经在各个行业改变了公司安全而有效地使用人工智能的方式。通过将响应建立在经过验证的数据基础上，RAG使得人工智能系统更加可信，也更加实用于实际工作流中。

客户支持与服务
RAG支持的人工智能助手可以立即搜索手册、帮助文章和保修文件，以响应具体产品的详细信息，而不是提供通用答案。这使得公司能够提供准确、个性化的支持，而无需重新训练整个模型，客户也可以更快，更可靠地得到答案。

金融、法律与医疗保健
在准确性至关重要的高风险领域，RAG使模型能够检索和总结最新的文件、裁决或研究论文，然后生成答案。分析师可以用来参考最新的季度财报，律师可以审查类似的案例先例，医生可以提取最新的医学研究，所有这些都有可追溯、有来源支持的引用。

内部知识管理
在组织内部，RAG正在成为人工智能驱动知识工具的支柱。员工可以提出“我们当前的旅行政策是什么？”或“我该如何访问新的合规培训？”并立即收到准确且符合政策的响应，这些响应来自内部文档。这确保了各部门之间的信息一致性，节省了大量的手动搜索时间。

产品开发与研发
工程和研究团队使用RAG分析大量技术报告、用户反馈和实验结果。与其手动筛选文档或数据集，不如让模型检索和总结相关见解，帮助团队做出更快、更基于数据的决策。这就像有一个随时可用的研究助手，能够在数千页中提取出重要内容。

通过将语言模型与现实世界数据连接，RAG可以使人工智能成为决策的可靠伙伴。

构建自己的RAG代理

RAG是大型语言模型广泛推理能力与经过验证数据的事实精确性之间的桥梁。通过将生成与检索相结合，它产生的答案不仅智能，而且扎根于真相。

而现在，这种能力在任何人面前都是可获得的。使用Sahara AI的无代码代理构建器将你的数据集、文档和知识库直接连接到人工智能模型，开始创建针对你特定数据构建的检索增强代理。

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