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近年来，随着大型语言模型，也就是简称的LLM的出现，自然语言处理领域发生了革命性的变化。这些模型以其庞大的规模和复杂的结构为特征，在理解和生成人类语言方面显示出无与伦比的能力。我们进一步研究此类模型日益增长的状况，探索它们的功能以及朝着更复杂和更强大的版本发展的趋势。
虽然LLM们非常擅长各种任务，但他们固有的局限性在于他们的静态知识库，这些模型是在庞大的数据集上训练的，但这种训练在某一点上是冻结的，这往往意味着它们不能纳入最新的信息或发展。这在最新信息至关重要的场景(例如提供有关特定主题的最新消息)中提出了挑战。
假设我们想要构建一个助手，它可以提供某个特定主题的一些最新消息。
一种方法是针对特定的数据集对LLM进行微调，这个过程包括在一个较小的、专门的数据集上对预训练模型进行额外的训练，以定制其对特定需求的响应。然而，微调并非没有挑战。它可能耗时、资源密集且昂贵。此外，它需要不断更新以使模型与最新信息保持同步，这使得它不适合实时应用程序。
另一种方法是将所需的知识直接注入给LLM的提示中。然而，这种方法也有缺点。它缺乏对输入信息的质量和准确性的管理。此外，还有一个实际的约束:信息的绝对数量经常超过模型输入的令牌限制，使得该方法对于全面更新来说笨拙且效率低下。
那么，我们要怎么做才能打造出包含最新的以及非常特定内容的助手呢?这里我们提供一个非常灵活的、易于使用的工具：检索增强生成(RAG)。
为了克服这些挑战，RAG成为一种很有前途的解决方案。RAG是一种新颖的方法，它结合了LLM的生成能力和从外部来源动态检索信息，该技术允许模型在运行时访问和集成最新的数据，确保输出既相关又最新。
检索增强生成是一种基于大规模文档检索的语言模型，它能够将信息检索的能力与自然语言生成无缝结合起来，为内容创建提供了一种变革性的方法。RAG模型的主要技术细节在于其处理输入的方式。与传统的方法直接处理输入并生成输出不同，RAG模型不会直接将输入传递给生成器。相反，它会使用输入来检索一组相关文档。例如，如果问题是“第一只哺乳动物何时出现在地球上？”，RAG模型可能会先借助检索系统收集有关“哺乳动物”、“地球历史”和“哺乳动物进化”的文档。然后，它将这些支持文档与原始输入关联起来作为上下文，并反馈到Transformer模型以产生实际输出。
这种方法的优点在于，它可以从大量文档中检索相关信息，从而提供更丰富、更准确的回答或文本生成。此外，由于RAG模型不需要重新训练整个大模型，因此可以更加灵活地应对不同领域的问题，提高问题回答或文本生成的效率和准确性。
RAG模型的主要应用是知识密集型任务，如问答系统、文本生成等。在这些任务中，模型需要利用已有的知识库来生成回答或文本，通过RAG模型，可以更加高效地利用已有的知识库，从而提高任务完成的质量和效率。
我们以智能客服领域应用为例。在这个场景中，智能客服系统通常需要处理大量的用户咨询，这些咨询可能涉及到产品的功能、使用方法、售后服务等多个方面。传统的智能客服系统通常依赖于预设的问答对或者基于规则的处理方式，这种方式在面对复杂或者未知的问题时，往往无法给出满意的回答。
而利用RAG模型，智能客服系统可以访问企业的大量知识库，如产品手册、FAQ、用户反馈等，从中找到与用户问题相关的信息。然后，RAG模型将这些信息与用户的问题进行关联，生成一个准确、详细的回答，并将其呈现给用户。这样，用户就可以得到及时、专业的回答，提高用户满意度。
此外，由于RAG模型可以实时检索最新的信息，因此它也可以应对一些突发情况或者产品更新带来的问题。比如，当某个产品出现新的功能或者更新时，RAG模型可以快速地找到相关的信息和说明，然后生成相应的回答，确保用户能够及时了解并使用这些新的功能。RAG模型是一种创新的自然语言处理技术，它通过结合信息检索和自然语言生成的能力，为内容创建提供了一种新的方法。这种方法不仅可以提高任务完成的效率和准确性，还可以为自然语言处理领域的发展带来新的思路和方法。
结合使用向量检索服务DashVector作为检索/矢量数据库，以及模型服务灵积，可以遵循以下步骤和组件构建RAG：
数据准备阶段：
数据收集和预处理：从各种来源收集相关数据，并对这些数据进行预处理，包括清洗、格式化、标准化等，以便后续步骤使用。
向量生成：使用预训练的模型（如BERT、RoBERTa等）将文本数据转换为向量表示。这些向量将用于后续的相似性搜索和生成任务。
建立检索系统：
选择矢量数据库：选择向量检索服务DashVector，支持高效的相似性搜索和聚类，能够处理大规模的向量数据。
索引构建：将预处理后的向量数据导入到矢量数据库中，并构建索引，以便快速进行相似性搜索。
集成：
选择模型服务灵积：选择合适的模型，这些模型将用于生成回答或文本。
模型集成：将选择的模型集成到检索系统中，使其能够接收用户的输入，并利用检索系统提供的相关信息进行生成。
检索增强生成：用户输入处理：接收用户的输入，并对其进行处理，包括文本清洗、分词、向量生成等。
相似性搜索：利用矢量数据库进行相似性搜索，找到与用户输入向量最相似的向量集合。
生成回答：将搜索到的相关向量与用户输入融合，形成统一的上下文，使用模型服务灵积生成回答或文本。
结果输出：将生成的回答或文本返回给用户。
反馈收集：收集用户对生成回答或文本的反馈，包括满意度、准确性等。
模型优化：根据用户反馈和新的数据，对模型和检索系统进行优化和更新，以提高性能和准确性。
总之，尽管RAG为某些应用程序提供了一个健壮的解决方案，但它并不是一个放之四海而皆准的答案。在RAG和微调之间的选择取决于手头任务的特定需求。对于需要最新信息的场景，RAG无疑是更优越的。需要注意的是，RAG不仅仅是微调的改进版本;相反，它代表了一种独特的方法，在微调可能不那么有效的情况下特别有利。
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