什么是检索增强生成 (RAG) 以及它在 AI 中为何重要 ?

你希望 AI 提供准确且值得信赖的答案。那么，什么是 RAG？检索增强生成（Retrieval-augmented generation）通过将信息检索与文本生成相结合来帮助你实现这一目标。这种方法将生成模型与外部数据源连接起来，确保每个回答都更有用且基于真实事实。研究表明，检索增强生成能将错误率降低 30%。你可以在 remio 等工具中感受到这些积极的变化。RAG 支持自动数据采集和清晰的引用等功能。当你拥有新数据时，你将获得基于最新事实的回答。

核心要点

• 检索增强生成 (RAG) 将信息查找与文本创作相结合。这有助于提供准确且及时的回答。

• RAG 帮助 AI 通过使用实时数据减少错误。这意味着它比旧模型的错误减少了 30%。

• 像 remio 这样的工具 使用 RAG 帮助人们管理知识。它让从多个来源查找和使用事实变得简单。

• RAG 帮助人们更加信任 AI，因为他们可以核实事实的来源。这确保了回答使用的是优质且真实的信息。

• RAG 在医疗和金融等许多领域都很有帮助。它能针对不同需求提供快速且准确的事实。

AI 中的 RAG 是什么？

RAG 的定义与核心概念

你可能想知道 RAG 是什么以及它在 AI 中是如何工作的。Retrieval-augmented generation 是一种将 AI 模型连接到外部知识库的方法。这可以帮助你获得准确且最新的答案。模型不仅使用它以前学到的知识。RAG 允许系统从其他地方引入新的事实。这意味着你得到的答案包含最新的信息，而不仅仅是模型知道的旧内容。

以下是 retrieval-augmented generation 背后的主要理念：

• 它结合了检索与生成。系统从知识库中查找重要事实，然后利用这些事实生成答案。

• 检索器（retriever）部分使用智能方法寻找最佳数据。

• 生成器（generator）部分获取找到的数据并生成清晰的答案。

• RAG 流水线利用预训练和微调来提升性能。

• 在使用时，系统会获取文档，然后根据这些文档编写答案。

你可以通过 remio 等工具 看到这一点。当你提问时，remio 会搜索你自己的知识库，找到相关信息，然后生成符合你需求的回答。

核心组件：检索器 (Retriever) 和生成器 (Generator)

RAG 架构包含两个主要部分：检索器和生成器。每一部分对于实现检索增强生成都至关重要。

• 检索器会在大型知识库或数据集中查找与你的问题最相关的实时事实。

• 该 生成器利用这些事实来生成答案. 它遵循一个计划，以确保回答清晰并符合您的需求。

• 检索器（Retrievers）同时使用稠密和稀疏方式来查找最佳数据。

• 生成器（Generator）确保回答准确且易于阅读。

例如，当您使用 remio 时，检索器会从您的电子邮件、文档或网页中获取数据。然后，生成器根据找到的内容编写回复、摘要甚至会议记录。这可以帮助您获得既有用又为您量身定制的答案。

RAG 与传统生成式 AI 的对比

您可能会想知道检索增强生成（RAG）与普通生成式 AI 有何不同。最大的区别在于 RAG 系统不仅仅使用模型之前学到的知识。它们使用一个特殊的检索步骤，为每个问题获取新的、有用的数据。

以下是 RAG 的特别之处：

• RAG 系统使用检索步骤来获取最新的事实，因此您始终能得到及时的回答。

• 通过为您的提问查找正确的数据，它们能提供更好、更详细的答案。

• 您可以检查事实的来源，这有助于您信任该回答。

• RAG 可以回答更多类型的问题，甚至是那些需要最新或特定事实的问题。

• 通过使用多种来源，RAG 系统可以减少偏见并提供更公平的回答。

知识库类型	描述
结构化数据库	适用于事实信息，如公司记录或客户档案。
文档语料库	有助于回答来自研究论文或手册的问题。
实时数据馈送	通过新闻或金融更新保持回答的时效性。
多媒体知识库	当您需要文本以外的内容（如在学校或医疗场景中）时非常有用。

常规的生成式 AI 模型仅使用其先前学到的知识。它们无法获取新事实，也无法根据新事件更改答案。检索增强生成（RAG）为您提供了更多选择和能力。您得到的答案不仅准确，而且具有时效性和重要性。

如果您想控制自己的知识并充分利用 AI，像 remio 这样的工具会使用 RAG 流水线来帮助您以更智能的方式收集、搜索和使用数据。

检索增强生成的工作原理

RAG 的逐步流程

您可以通过了解 检索增强生成 的工作原理来学习它。RAG 遵循一个简单的流程，利用优质信息来回答问题。首先，系统准备数据。接着，它查找相关的文档。最后，它为您生成回复。通过这种方式，问答和内容创作变得更加准确。

下表列出了 RAG 流程中的每个步骤：

步骤编号	阶段	描述
1	检索	数据准备：对数据进行分块、嵌入、索引和存储，以实现高效检索。
2	检索	文档检索：根据用户查询获取相关信息。
3	Generation	查询与上下文优化：优化用户查询和检索到的文档，以获得更好的响应。
4	Generation	响应生成：将优化后的查询和上下文格式化为 LLM 的结构化提示词。
5	Generation	可选的事实核查与迭代优化：验证准确性并在必要时优化响应。

你提出问题。模型准备好你的数据并寻找正确的事实。然后，它通过 generation 生成清晰的回答。这有助于问答系统更好地工作。

利用外部数据增强 AI

检索增强生成（Retrieval-augmented generation）通过利用外部资源让 AI 变得更好。你可以获得准确且及时的回答。RAG 将生成式AI模型连接到实时数据库、文档和其他知识库。这有助于模型为你的问题找到最准确的事实。

• 检索增强生成通过添加外部知识来辅助生成式 AI。

• 系统从其他地方查找文档以提供实时数据。

• 你可以获得准确且符合需求的回答。

RAG 使问答和内容创作变得更有用。由于系统使用最新事实，你会看到更高的准确性。模型通过搜索受信任的来源为你提供优质答案。这种方式也有助于解决专门的问题。例如，RAG 使用精选数据来回答有关特定主题的问题。由于模型会从真实文档中核实事实，因此你可以获得值得信赖的结果。

以下表格展示了 RAG 如何优化 AI 输出：

优势	描述
增强准确性	RAG 整合了实时的相关信息，确保输出内容连贯且正确。
提高相关性	检索组件允许生成与您的特定查询相匹配的内容。
更强的上下文理解能力	外部数据提供了更深层的上下文，使回答适用于复杂话题。

检索增强生成（Retrieval-augmented generation）结合了信息检索与内容生成。您将获得基于真实事实的回答，而不仅仅是模型之前学到的知识。这使得 generative ai 更强大且更易于信任。

RAG 的优势与用例

提高 AI 的准确性与信任度

你希望得到值得信赖的答案。检索增强生成（RAG）有助于实现这一目标。这种方法减少了旧版生成式 AI 模型经常出现的错误。斯坦福大学的研究表明，RAG 可以将 AI 幻觉减少 40%。你会看到更少的虚假事实，获得更多真实信息。当你提出问题时，RAG 会找到正确的数据并显示答案的来源。这种透明度有助于你信任答案。你可以核查来源，对阅读的内容感到放心。

你还能获得更高的准确性。测试显示，RAG 帮助 GPT4 和 Command R+ 等顶级模型表现得更好。上下文检索方法将搜索失败率降低了近一半。如果加入重排序（reranking），搜索失败率会下降 67%。这些改进意味着你可以更快、更轻松地获得正确答案。

提示：当你使用支持 RAG 的工具时，你可以核查每个答案背后的事实。这使得 AI 在工作和学习中更加实用。

RAG 的实际应用场景

你可以在许多行业中发现检索增强生成的身影。在医疗保健领域，RAG 为医生和患者提供帮助。它从健康记录和研究论文中提取重要信息。你可以快速获得有关症状或治疗方案的答案。在金融领域，RAG 通过从可信来源发现新的市场趋势来帮助分析师。它有助于发现异常交易，并通过使用实时数据使财务规划更加完善。

在教育领域，RAG 就像一个智能导师。它从学校资源中寻找真实事实，并用通俗易懂的语言进行解释。它能根据你所学的知识，为你的家庭作业或课程创意提供帮助。这些应用展示了 RAG 如何让生成式 AI 变得更加实用和可靠。

以下是 RAG 在现实生活中的一些应用方式：

• 医疗保健：总结医学研究，解释症状，并为你制定个性化的治疗方案。

• 金融：分析市场趋势，发现异常活动，并利用最新数据协助规划。

• 教育：查找事实，解释概念，并根据你的需求推荐课程。

你可以看到 RAG 在业务中的价值。企业会衡量搜索准确度、节省的时间和成本。当你使用 RAG 时，你可以更快地找到正确信息并做出更好的决策。

使用 RAG 进行个人知识管理

你可以使用检索增强生成（RAG）来管理你自己的知识。remio 为你提供了一种简单的方法来构建你自己的 RAG 驱动的知识库。你不需要懂得如何编写代码或进行任何复杂的设置。remio 会从网页、电子邮件、Google Docs 等来源收集数据。你只需像往常一样浏览或工作，remio 就会为你保存重要内容。

remio 的 AI 助手可以帮助你提出问题并从你自己的数据中获取答案。你可以搜索笔记、总结会议或在撰写电子邮件时获得帮助。remio 允许你使用自然语言进行搜索，因此你可以快速找到所需内容。你还可以使用插件来总结网页或 YouTube 视频。

这里有一份展示 remio 中 RAG 搜索与常规搜索区别的表格：

特性	传统搜索	remio 中的 RAG 搜索
检索机制	关键词匹配	动态更新，上下文召回
查询理解	仅限于关键词	语义相似度、转换
数据源	静态数据库	实时、多源
响应生成	预索引结果	生成式 AI 回答
优化	手动调整	自动调优
元数据的使用	仅限显式	结构化与非结构化
适应性	固定排名	持续学习

remio 将您的所有数据集中在一处。您可以在一个屏幕上查看电子邮件、文档和网页内容。灵活的搜索让您能够快速找到所需信息，无论现在还是将来。上下文驱动的问题确保每个答案都使用来自您自有知识库的正确数据。

通过 remio，您可以毫无技术障碍地使用检索增强生成（RAG）。您将获得一种更智能、更个性化的方式来管理知识并提高效率。

将 RAG 与其他 AI 方法进行比较

RAG 与 Fine-Tuning 的对比

你可能会想知道检索增强生成（RAG）与微调（Fine-Tuning）有何不同。微调意味着你使用新数据来训练大语言模型，以使其回答更出色。RAG 则利用外部知识，并在你每次提问时引入事实。这使得 RAG 在许多 AI 任务中更加灵活且成本更低。当你需要更新事实时，无需再次训练模型。RAG 适用于信息更新频繁、变化极快的领域。微调则最适合那些变化不大或当你希望模型以特定风格写作的任务。

以下是显示它们之间差异的表格：

维度	检索增强生成 (RAG)	微调 (Fine-Tuning)
数据源	实时检索外部知识	将知识直接嵌入模型中
实施时间	较快；依赖于外部知识库的设置	较慢；需要数据集准备和训练
成本与维护	较低；无需重新训练	较高；需要持续的重新训练
实时 AI 准确度	高；始终检索最新数据	中等；必须通过重新训练来保持更新
企业级 AI 合规性	较高；外部数据更易于审计	较低；必须谨慎管理嵌入数据
遗忘风险	低；外部数据可防止旧知识丢失	高；新的训练可能会覆盖过去的知识
最适用于	动态、不断发展的行业	定义明确的静态任务

RAG 与语义搜索

语义搜索通过查看含义而非仅仅是单词来帮助您找到正确的文档。RAG 则更进一步，将信息查找与答案生成相结合。您可以获得利用多个来源并匹配您问题的答案。语义搜索对于大型文档组来说速度很快，并能提供您需要的文件。RAG 生成新内容并帮助回答问题。如果您的问题很难，RAG 可以为您提供量身定制的答案。

技术	优势	局限性
Retrieval-Augmented Generation (RAG)	动态从最新数据中提取；整合来源；高度个性化	取决于检索数据的质量；可能产生幻觉；更耗费计算资源
Semantic Search	可扩展；针对定义明确的问题速度快；理想的文档检索方式	需要结构化良好的数据；可能返回不完整的结果；不生成新内容

提示：当您需要结合多处事实的答案时，请使用 RAG。当您想快速查找单个文档时，请使用语义搜索。

实施挑战

在设置 RAG 时，您可能会遇到问题。连接大量数据源需要技术和时间。保护私有数据安全至关重要。您必须保护用户信息并遵守 GDPR 等规则。使用大型数据集可能会耗费大量成本并降低速度。向量数据库有时需要重新加载所有内容，这使得更新变得困难。您需要强大的过滤器来寻找回答问题的最佳事实。大语言模型一次只能接收有限的信息，因此您可能会丢失细节。

以下是一些保护数据安全的方法：

• 在发送给 LLM 之前，从提示词中移除私有信息。

• 在使用文档之前，请删除其中的机密细节。

• 使用零信任架构（zero trust architecture）来持续校验用户。

• 对数据进行匿名化处理，并保持每个用户的知识库相互隔离。

注意：制定针对问题的剧本（playbooks）有助于你快速行动，如果 AI 出现安全问题。你可以追踪谁在未经许可的情况下进入，并发现提示词注入（prompt injection）。

更小、更快的生成式 AI 模型（如 Mixtral 和 Phi-2）有助于 RAG 更好地工作。这些模型使 AI 工具更快捷、更稳定。

你需要检索增强生成（RAG）来帮助 AI 更好地工作。通过这种方式，你可以利用新数据获取答案。它减少了错误并有助于你信任所阅读的内容。

• 你将获得最新的事实，以便做出明智的选择。

• 你可以看到事实的来源，因此你可以信任它们。

• 你可以使用 remio 等工具来整理你的知识。

未来趋势	影响
多模态 RAG	更快速、更丰富的回答 在许多地方
更注重数据质量	结果有所改善，尤其是在医疗保健领域

你可以尝试将 RAG 用于工作或学习。

常见问题

什么是检索增强生成？

检索增强生成（RAG）可以帮助你提出问题并获得真实的答案。系统会从可信来源查找事实，然后为你生成回复。

RAG 如何提高准确性？

RAG 在给出答案之前会查找最新数据。你会得到包含最新事实的回答，这有助于你信任所阅读的内容。

你可以将 RAG 用于个人知识管理吗？

你可以使用 RAG 来整理你的笔记、电子邮件和文件。像 remio 这样的工具 帮助您收集和搜索您自己的资料。您可以从自己的信息中获取答案。

RAG 与普通的 AI 模型有什么不同？

RAG 在您每次提问时都会检查外部来源。普通模型仅使用它们之前学过的知识。RAG 能为您提供最新的答案。

RAG 对私密信息安全吗？

您可以通过 RAG 工具 控制您的数据。许多系统都能确保您的信息安全。您可以选择分享什么以及保留什么秘密。