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如今,数据已成为新的黄金,而高效筛选这些丰富信息的能力则是成功企业脱颖而出的关键。Retrieval Augmented Generation(RAG)是创新的标杆,尤其是在知识管理领域。它不再只是为了存储信息,而是为了让信息易于获取、理解和操作。从大型企业到充满活力的初创企业,都在努力应对庞大的文档和数据量,而 RAG 则证明了人工智能和自然语言处理正在彻底改变我们的信息检索和利用方式。
我想解释一下 RAG 的工作原理,分析它对各种规模企业的意义和潜在影响。无论你是管理庞大文档库的大型企业的专业人员,还是渴望利用最新技术简化文档流程的新兴公司的创业者,了解 RAG 都可能是你改造知识管理系统的第一步。
检索增强生成的核心就像是拥有一位随时可用的智能图书管理员。想象一下,一个系统不仅可以存储大量信息,还可以在您需要时准确理解和检索您所需的信息。RAG 将大型语言模型(类似于 ChatGPT 和 Claude 等最先进聊天机器人的驱动模型)的功能与信息检索系统的效率相结合,不仅能提供准确的答案,还能根据特定来源或上下文提供答案。
简单来说,它是这样工作的: 当您提问时,RAG 首先会从一个大型数据集中检索相关文档或信息,就像在图书馆中搜索一样。然后,就像一个知识渊博的朋友将信息综合成一个连贯的回答一样,它通过将先进的信息查找系统与强大的大语言模型生成机制相结合,摆脱了遵循严格公式的传统 NLP 技术,这意味着它不仅仅是根据程序化的知识提供答案,而是主动搜索大量具体、详细可用的最佳信息以作出回应。结合了开卷和闭卷两种方法的优势。
既能保留大量已学信息,又能不断寻求最新数据的双重能力,使其具有高度的适应性和响应能力。它不受传统聊天机器人固定响应的限制。相反,它根据检索到的信息动态撰写回复,使其成为企业的宝贵工具。它确保您拥有的知识不会闲置,而是积极地帮助您做出明智的决策,回答复杂的查询,甚至根据它可以访问的历史数据预测趋势。
大型企业每天都要浏览多年来收集的各种运营网站、报告和数据,在这些如迷宫般的文件中,要找到准确的信息无异于大海捞针。从确保信息检索的准确性到为关键决策过程提供实时信息,所面临的挑战是复杂的。这正是检索增强一代(RAG)最具潜力的地方。
传统的搜索系统可能会根据关键词获取文档,但在理解人类查询的细节或查询背后的背景方面,它们显得太弱了。RAG 通过引入一种有效、全面的信息检索和生成方法,彻底改变了这种情况。
总而言之,RAG 是大型企业的变革力量。它不仅是对现有知识管理系统的升级,而且是信息检索、处理和利用方式的范式转变。随着我们进入一个数据丰富但见解宝贵的时代,RAG 成为旨在利用其知识资产真正潜力的企业的重要盟友。
我之前关注的是拥有大量数据并需要对其进行结构化处理的公司,但对于新创企业和最近开始创业的人来说,情况又如何呢?初创企业和新公司都在不断地竞争,以保持领先地位。Retrieval Augmented Generation(RAG)就像是他们的秘密武器,可以快速高效地处理大量数据。以下是我所见过的一些最佳实用工具:
对于新公司和成长型公司而言,RAG 不仅仅是管理数据,而是要将数据转化为推动明智决策、激发新创意和促进增长的动力。这也是这些公司如何在市场中占据一席之地并不断向前发展的关键所在。
只要方法得当,将 RAG 集成到业务流程中并非难事。以下概述了 RAG 的优势、实际应用案例和入门技巧:
我认为重要的是展示 RAG 在业务中的重要性以及它提供的竞争优势,同时节省搜索正确信息的时间,并从所有可以存储信息的孤岛中创建一个结构。从管理海量文档的大型企业到渴望开辟自己利基市场的敏捷初创公司,RAG 提供了一条在信息时代不仅能生存而且能茁壮成长的道路。
如果你想自己尝试这些工具,我推荐你使用百度甄知或通义千问进行个人测试,但如果你需要更多功能和低成本私有化部署,以及使用生成式人工智能为你的员工和团队提供支持的额外工具,可以考虑给我发消息,了解我们能提供的产品和服务。
功能比较 | RAG | 微调(Fine-tuning) |
---|---|---|
知识更新 | 直接更新检索知识库,确保信息保持最新,无需频繁重新培训,适用于动态数据环境。 | 存储静态数据,对知识和数据更新时需要进行再训练。 |
外部知识 | 擅长利用外部资源,尤其适用于文档或其他结构化/非结构化数据库。 | 可用于将预训练中学习到的外部知识与大型语言模型相统一,不适用于频繁变化的数据源。 |
数据处理 | 只需最少的数据处理和操作。 | 依赖于构建高质量的数据集,有限的数据集可能无法显著提高性能。 |
模型定制 | 侧重于信息检索和整合外部知识,但可能无法完全定制模型行为或编写风格。 | 允许根据特定话术或术语调整 LLM 行为、书写风格或特定领域知识。 |
可解释性 | 答案可追溯到特定的数据源,提供更高的可解释性和可追溯性。 | 像黑盒子一样,不一定清楚模型为什么会做出某种反应,可解释性相对较低。 |
计算资源 | 需要计算资源来支持向量检索和向量数据存储。需要维护外部数据源集成和更新。 | 需要准备和整理高质量的训练数据集,确定微调目标,并提供相应的计算资源。 |
延迟性 | 涉及数据检索,可能导致更高的延迟。 | 微调后的 LLM 可在不检索的情况下做出响应,从而降低延迟。 |
减少幻觉 | 由于每个答案都以检索到的证据为基础,因此不易产生幻觉。 | 根据特定领域的数据训练模型,有助于减少幻觉,但面对陌生输入时仍可能出现幻觉。 |
伦理和隐私问题 | 从外部数据库存储和检索文本会产生伦理和隐私问题。 | 训练数据中的敏感内容可能会引发伦理和隐私问题。 |
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