“Bing聊天如何在提供最新实时知识方面超越ChatGPT？认识检索增强生成（RAG）技术”

随着近年来大语言模型（LLMs）的发展，这些模型在人工智能和机器学习领域带来了范式转变。这些模型引起了大众和人工智能社区的极大关注，推动了自然语言处理、生成和理解方面的显著进展。最著名的LLM示例是基于OpenAI的GPT架构的ChatGPT，它已经改变了人类与基于AI技术的科技互动方式。

虽然LLMs在文本生成、问答、文本摘要和语言翻译等任务中显示出强大的能力，但它们仍然有自己的缺点。这些模型有时会产生形式不准确或过时的输出信息。甚至缺乏正确的来源归属也会使验证LLMs生成的输出的可靠性变得困难。

什么是检索增强生成（RAG）？

一种称为检索增强生成（RAG）的方法解决了上述限制。RAG是一种基于人工智能的框架，它从外部知识库中收集事实，让大语言模型获得准确和最新的信息。

通过集成外部知识检索，RAG已经能够改变LLMs。除了精确性，RAG通过透明地揭示LLMs的生成过程细节，为用户提供透明度。RAG解决了传统LLMs的局限性，通过平稳地结合外部检索和生成方法，确保了更可靠、具有上下文意识和知识的基于人工智能的通信环境。

RAG的优势

1. 提高响应质量 – 检索增强生成着眼于LLM生成的响应不一致性问题，保证更准确和可信的数据。

1. 获取最新信息 – RAG将外部信息集成到内部表示中，以确保LLMs获得当前和可信的事实。它确保答案建立在最新知识之上，提高模型的准确性和相关性。

1. 透明度 – RAG的实施使用户能够检索基于LLMs的问答系统中模型的来源。通过使用户能够验证陈述的完整性，LLM促进了透明度，并增加了对其提供的数据的信心。

1. 减少信息丢失和产生虚像 – RAG通过基于独立、可验证的事实建立LLMs，降低了模型泄漏机密信息或产生错误和误导性结果的可能性。它通过依赖更可靠的外部知识库，减少了LLMs对信息的错误解释的可能性。

1. 降低计算开销 – RAG减少了对不断变化的条件进行参数调整和训练的需求。它减轻了财务和计算压力，提高了LLM驱动的聊天机器人在商业环境中的成本效益。

RAG如何工作？

检索增强生成（RAG）利用所有可用的信息，如结构化数据库和非结构化材料（如PDF）。这些异构材料被转换成一种通用格式，并组装成一个知识库，形成一个生成人工智能系统可以访问的存储库。

关键的一步是使用嵌入语言模型将该知识库中的数据转换为数字表示。然后，使用具有快速高效搜索功能的向量数据库来存储这些数字表示。一旦生成人工智能系统发出提示，这个数据库可以快速检索到最相关的上下文信息。

RAG的组成部分

RAG包括两个组成部分，即检索技术和生成模型。RAG巧妙地将这两个元素结合起来作为混合模型运行。生成模型擅长创建与上下文相关的语言，而检索组件擅长从外部来源（如数据库、出版物或网页）检索信息。RAG独特的优势在于它如何将这些元素良好地融合在一起，创建出一种相互作用的共生关系

RAG还能够深入理解用户查询，并提供超出简单准确性的答案。该模型通过在提供准确信息的同时丰富响应的上下文深度，使自己成为解释和生成复杂和语境丰富语言的强大工具。

结论

总而言之，RAG是大型语言模型和人工智能领域中令人难以置信的技术。通过将自身整合到各种应用中，它具有提高信息准确性和用户体验的巨大潜力。RAG提供了一种高效的方式，使LLMs能够保持信息更新并提高生产力，从而使AI应用的自信和准确性得到改善。

参考文献：

• https://learn.microsoft.com/en-us/azure/search/retrieval-augmented-generation-overview
• https://stackoverflow.blog/2023/10/18/retrieval-augmented-generation-keeping-llms-relevant-and-current/
• https://redis.com/glossary/retrieval-augmented-generation/

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