《百炼成金-大金融模型新篇章》––06.问题4:“大模型RAG一天入门vs365天的持续优化”,RAG系统的修行

简介: 百炼必定成金,新质生产力会催生新质劳动力,谨以此文抛砖引玉,希望与业内的各位朋友一同探讨如何积极拥抱并运用大模型技术,以应对和驾驭不断变化的市场环境,实现科技金融持续稳定的提质增效和创新发展,携手开启金融大模型未来新篇章。

本文来源于阿里云社区电子书《百炼成金-大金融模型新篇章》


问题 4: “大模型 RAG 一天入门 vs 365天的持续优化”,RAG 系统的修行


Retrieval-AugmentedGeneration(RAG)技术巧妙融合了信息检索与文本生成的双重优势,为应对复杂查询和生成任务(如问答系统、内容创造)提供了强有力的支持。尽管 RAG技术展现出显著提升模型效能与拓展应用领域的潜力,它也遭遇了几点核心挑战,制约着其性能的极致发挥:


1、语义检索难关:实现精准的语义检索面临重重障碍,首要在于深入理解用户查询与文档内容的深层含义,并准确评估两者间的语义契合度。当前普遍采用基于数据向量化的手段,在向量空间通过距离或相似度指标来衡量语义接近度,但这种方法难以完美解决语义多义性、信息粒度不匹配、全局与局部相关性的权衡,以及向量空间分布不均带来的检索效率与效果问题。


2、信息增强的精细度:整合检索信息的过程中,若缺乏对上下文的把握,生成的文本容易显得碎片化,连贯性缺失。特别是在处理来自多个来源、风格迥异的段落时,既要避免内容重复,又要依据查询语境对检索片段精挑细选并合理排序,以确保输出的一致性和流畅度,这一过程考验着信息增强机制的智能化水平。


3、延迟挑战:在即时交互场景,如在线客服对话系统中,检索与生成的响应时间直接关系到用户体验。为了减少延迟,优化模型效率与系统架构成为迫切需求,要求 RAG 技术能在高时效性要求的应用中稳定运行。

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