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RAG 是什麼 ?RAG 可解決什麼問題?用白話文理解 RAG
隨著人工智慧(AI)、自然語言處理(NLP)、大語言模型(LLM) 技術不斷進步,大家對於使用 AI 工具已經越來越不陌生,像是我們最熟悉的 ChatGPT 就使用了 Open AI 開發的 LLM 。
傳統的 LLM 雖然強大,但卻存在知識有限、準確度不足等問題。 不過!檢索增強生成 (RAG) 的出現,大大彌補了 LLM 的劣勢,有效地克服了這些缺點。,以下就來帶你看看 RAG 意思是什麼?它有什麼幫助?
(一)RAG 是什麼?非工程背景也聽得懂的 RAG 介紹!
RAG 中文是「檢索增強生成」,也有人稱為「擷取擴增生成」、「擷取擴增產生」,英文全名是 Retrieval Augmented Generation。
相信大家在使用各種 AI 語言模型時,都會遇過聊天機器人答非所問,或是亂回答一通的情況吧!這是因為大語言模型(LLM)的回答是基於受過訓練的數據庫,如果問題超出訓練範圍就會發生這樣的錯誤。
所以,如果不持續學習,LLM 模型就會無法獲得新的知識,導致無法正確回答問題!
⭐️ 而檢索增強生成(RAG)則很好的彌補了 LLM 的劣勢!⭐️
RAG 是什麼意思呢?
RAG 是一種新的技術框架,結合了資訊檢索系統與大語言模型(LLM)的功能,大大提高了信息檢索的準確性和效率,改善生成式 AI 的品質。
你可以這樣想像:RAG 就像一本課本,讓你在考試時可以開書考,根據問題找出最正確的答案!
(二)RAG 優點有哪些?4 大優勢你一定要知道!
RAG 為什麼重要 呢?它有哪些優點、可以解決哪些問題呢?以下為 4 點 RAG 的優勢告訴你為什麼要用 RAG!
➊ 準確性
RAG 的回答是透過檢索與篩選資料庫內容而生成,能夠提高資訊的準確性,降低錯誤回答的比例、回答更準確,改善生成式 AI 的回答品質。
且 RAG 引用的資訊來源是使用者可以查核的,進而提升了使用者對回答的信任度。
➋ 即時性
傳統的大語言模型(LLM)通常會受到預先訓練的知識所侷限,因此可能會回答出錯誤或是過時的訊息。
RAG 的回答會根據開發人員建立的資料庫,且資料庫可以持續的更新,讓 RAG 的回答內容能夠保持即時性。
➌ 低成本
公司想架設一個專屬的 LLM 模型,需要從頭開始規劃與訓練,要花費大量時間和金錢。但 RAG 可以將公司需要的資料直接引入 LLM,且知識庫中的資料可以持續更新,時間與金錢成本都相對較低。
➍ 客製化
RAG 可以根據不同領域的需求,建設客製化的相關資料庫。就像你會問醫生關於醫學的問題、問律師關於法律的問題,RAG 可以根據你的需求,從相對應的資料庫中找到正確資訊。
舉例來說,一家金融公司可以利用 RAG 建立一個針對金融知識的問答系統,讓員工可以快速查找金融相關的資訊。
(三)RAG vs 傳統生成式 AI
目前市面上的傳統生成式 AI 大多都只是根據網路上的一般資訊進行訓練,就像一個受過通識教育的大學生;而 RAG 則能將企業的專屬資料與生成式 AI 相結合,讓模型深入了解特定領域的知識和工作流程,就像對模型進行入職培訓 ,讓生成式 AI 真正為企業帶來實質價值。
以下用大家較熟悉的生成式 AI 應用 ChatGPT 與 RAG 進行比較:
✦ 生成式 AI:生成式 AI 是預訓練好的大模型(如 GPT),已經具備通用的推理能力,每個人都可以透過提示詞優化(Prompt Engineering),運用大模型來生成過去需要大量資源才能達成的結果。
使用 GPT 模型的 ChatGPT 應該是大家最熟悉的生成式 AI 應用,ChatGPT 就像一個天馬行空的作家,可以根據你的指示,編造出一個故事、寫一首詩,甚至模仿某種寫作風格。ChatGPT 擅長創造新的內容,但不一定能保證內容的準確性。
✦ RAG:像一個資料整理高手,它會根據你的需求,在你提供的資料庫中搜尋相關資訊,然後用清晰、簡潔的語言將資訊整理成你想要的格式,例如文章、報告、摘要等等。RAG 的優點是能保證內容的準確性,因為它的回答是來自真實的資料。
生成式 AI | RAG | |
---|---|---|
擅長 | 創造新的內容(但不保證內容正確) | 尋找與統整資料 |
適合 |
RAG 原理介紹!RAG 技術、模型架構完整解析
RAG 技術的架構以及背後的運作模式是如何呢?以下帶你完整看過一遍,讓你對 RAG 有更進一步的認識!
(一)RAG 模型拆解:用圖片了解 RAG 的運作模式!
RAG 架構可以分成 3 個部分:索引、檢索、生成
📘 索引(Index)
索引階段是指將企業的資料預先處理,並放進資料庫中。
在處理資料時,系統會先將長文件分割成更小的、易於管理的片段,以便更精確地檢索和處理。接著,系統會運用預先訓練好的語言模型,提取每個片段的關鍵特徵,並將其轉換為向量表示,這些嵌入向量與相關元數據將被儲存在易於快速檢索的數據結構中。
大語言模型會出錯(產生幻覺問題)就是因為資料太多,但卻無法精準掌握哪些資訊是與問題最有關連的。RAG 將資料預先處理過再放進知識庫中,就很好的解決了這個缺陷。
📘 檢索(Retrieval)
當用戶提出問題時,會根據提示詞通過檢索演算法,在知識庫中找到最接近的幾段資料。例如,當你問 AI 一個問題時,檢索器先會去「找資料」,就像在網路上搜索一樣。它會知識庫中挑選出與你的問題最相關的內容。
注意!若檢索器設計得不夠精準,就會無法為大語言模型提供最精準、最好的參考資料,那麼可能就無法回答用戶的問題~因此檢索器需要不斷修正與改進!
📘 生成(Generation)
最後,把在檢索階段找到的相關資料納入提示詞,讓大語言模型(LLM)根據這些相關資料,生成流暢的文字,而不是單單把從知識庫中擷取的內容直接複製貼上。
你可以這麼想像 RAG 的整個運作流程:假設你有一個非常聰明的助手(RAG),當你問他一個問題時,他會先去圖書館(索引知識庫)找相關的書籍,整理出最相關的資料後(檢索),再根據資料中的內容來回答你(生成)。
RAG 應用範例分享!3 大常見應用場景+真實案例
(一)RAG 範例|企業怎麼使用 RAG? 3 大應用場景
📍 3 大 RAG 應用場景
- 企業知識管理:讓企業內部人員透過自然對話,輕鬆找到需要的正確資訊
- 客服機器人:24 小時快速精準回覆客戶問題,提升客戶滿意度
- 專業知識問答:打造創新服務模式,擴大客戶觸及範圍、降低營運成本
RAG 適合用在需要整合即時或特定訊息的情況,但不適合用來理解範圍過大的廣泛領域。隨著 LLM + RAG 應用的日益廣泛,RAG 已經成為許多企業用來管理與應用內部文件時的輔助工具。
RAG 在企業中的應用流程大致可以用以下 3 步驟概括:
- 建立知識庫:將企業內部資料與數據處理並存入 RAG 的知識庫
- 資訊檢索:當使用者提問時, RAG 會利用檢索器從知識庫中找到最相關的資料
- 生成答案:將檢索到的資料提供給生成器,讓它根據這些資料生成更準確的回覆
📍 RAG 真實案例:法律諮詢機器人
律師服務的第一步通常是「法律諮詢」,了解客戶的法律問題是否需要進一步的法律服務。然而,傳統的律師諮詢通常需要花費律師大量的時間成本查詢資料。
Solwen AI 與喆律法律事務所合作開發了法律諮詢 RAG,讓事務所中的律師可以利用 AI 快速查找法條、判例及其他相關資料,律師本人僅需審核即可回覆客戶,大幅降低處理法律諮詢的時間成本,也可以服務更多客戶!
RAG 教學整理|線上免費資源推薦!
相信看完本篇文章有讓你稍微更了解 RAG 了吧!如果你還想知道更多關於 RAG 的深入知識與技術,也可以關注其他教育機構開設的相關課程,以下是我們整理的一些免費學習資源,歡迎自行參考!
(一)NVIDIA 深度學習機構(DLI)
AI 巨頭 NVIDIA 的深度學習機構平台有提供許多 AI 的免費課程,其中也包含 RAG 的相關內容,或許你可以參考看看!
(二)DeepLearning.AI
DeepLearning.AI 是由深度學習大師吳恩達所成立,致力於為大眾提供高品質、便捷的人工智慧線上學習課程,推出許多涵蓋深度學習相關的各種課程,包含專項課程、證書課 程等。
你也可以關注其他線上活動平台和各大學習網,尋找更多與 RAG 有關的課程,或是關注 Solwen 的官網,我們也會定期推出 AI 相關主題的免費講座,邀請你一起參與!
如果你對將 RAG 技術應用於企業中感到興趣,或者希望在自己的公司導入 RAG 技術,但苦於沒有足夠的時間或團隊人力自行學習,那麼 Solwen AI 可以為你提供專業的服務! 讓我們的團隊協助你實現 RAG 技術的應用!
以上就是 RAG 的介紹,如果您想要了解更多 Solwen AI 資訊,或者想要免費諮詢 AI 導入評估,都可以透過下方藍色按鈕與 Solwen AI 團隊聯繫!
黃適文
創辦人兼執行長
目前同時為偉利科技執行長,擁有美國資工碩士背景,也曾在 LinkedIn 擔任軟體工程師,熟悉 AI、SEO 與搜尋機制,如今已服務過 400+ 客戶,不僅在 AI 領域研究多年,更擁有在大型展覽、課程講授的豐富經驗。
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