LLM与RAG的初识-1_rag llm

1 引言

1.1 LLM的发展和局限

1.模型发展

• GPT系列、LLama系列、Gemini等大型语言模型在多个评估基准测试中显示出超越人类水平的语言和知识掌握能力。
  

2.面临挑战

• 虚构事实：LLMs经常在处理特定领域或高度专业化的查询时虚构事实。
• 知识限制：当所寻求的信息超出模型训练数据范围或需要最新数据时，LLMs可能无法提供准确答案。
• 实际应用：在实际生产环境中部署生成型人工智能时，单纯使用“黑盒”LLMs可能不够。

1.2 检索增强生成（RAG）的定义

检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）是一种结合了信息检索和文本生成技术的自然语言处理（NLP）方法。这种方法利用大型语言模型（LLM）的生成能力，并结合了检索系统从大量数据中检索相关信息的能力。RAG的目标是生成既准确又具有信息量的文本，同时确保生成的文本与给定的查询或任务紧密相关。通过检索与输入查询最相关的信息片段，然后使用这些片段来指导、优化和丰富生成过程，RAG提高了生成文本的准确性和相关性。

1.3 RAG在自然语言处理（NLP）中的应用和重要性

RAG在自然语言处理领域中的应用广泛，涵盖了问答系统、机器翻译、内容创作、对话系统等多个方面，该技术的作用如下：

1. 提高准确性和信息量：RAG能够从大量外部数据中检索相关信息，从而提高生成文本的准确性和信息量。
2. 处理长文本和复杂问题：RAG能够处理更长的文本和更复杂的问题，因为它可以从大量的数据中检索相关信息。
3. 减少幻觉和不相关性：通过结合检索到的信息，RAG可以减少生成文本中的幻觉和不相关性，提高生成文本的准确性和可信度。
4. 适应性和灵活性：RAG可以根据具体任务和领域需求选择合适的检索系统和生成模型，从而提高系统的适应性和灵活性。

1.4 RAG相比于传统语言模型的优点

检索增强生成（RAG）相较于传统语言模型具有几个显著优点：

1. 准确性和相关性提升：RAG通过整合检索到的外部数据，不仅提高了生成文本的准确性，还增强了文本的相关性。这与仅依赖内部知识库的传统语言模型形成鲜明对比。
2. 经济高效地更新知识：RAG允许大型语言模型（LLM）访问特定领域或组织的内部知识库，而无需重新训练模型，这是一种经济高效的方法来改进LLM的输出，并保持其相关性和实用性。
3. 提供最新信息：传统语言模型通常使用静态的训练数据集，可能无法提供最新的信息。RAG允许开发人员为生成模型提供最新的研究、统计数据或新闻，从而确保用户获得最新信息。
4. 增强用户信任度：RAG通过来源归属来呈现准确的信息，增加了用户对生成式人工智能解决方案的信任和信心。用户可以查看或进一步查找源文档，以获取更详细的信息。
5. 更多开发人员控制权：RAG使开发人员能够更高效地测试和改进聊天应用程序。他们可以控制和更改LLM的信息来源，以适应不断变化的需求或跨职能使用。此外，还可以限制对敏感信息的检索，并确保LLM生成适当的响应。
   综上所述，RAG在提高生成文本的准确性和相关性、经济高效地更新知识、提供最新信息、增强用户信任度以及提供更多开发人员控制权等方面，相比传统语言模型具有明显优势。这些优点使得RAG成为自然语言处理领域的一个重要进步。

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