何謂RAG：大型語言模型的記憶增強技術

在當今的人工智慧領域，大型語言模型（LLMs）如GPT系列已經成為了不可或缺的工具，它們在自然語言處理、文本生成和理解等多個方面展現出了驚人的能力。然而，儘管這些模型在許多任務上表現出色，它們仍然面臨著一些挑戰，其中包括信息過時、生成的不準確性或所謂的“幻覺”現象。為了克服這些限制，科學家們開發了一種名為Retrieval Augmented Generation (RAG)的技術，旨在通過給予LLMs外部知識的訪問權來增強它們的性能。

摘要自下列 Youtube 影片

RAG技術概述

RAG是一種結合了資訊檢索和文本生成的技術，它允許語言模型在生成回答之前先從一個或多個外部知識源中檢索相關信息。這種方法的核心思想是，通過提供更多的、與查詢直接相關的背景知識，模型能夠生成更準確、更可靠的回答。

RAG的工作原理

RAG技術的工作流程可以分為以下幾個步驟：

  1. 查詢處理：當接收到用戶查詢時，系統首先解析查詢，確定需要檢索的信息類型。
  2. 資訊檢索：系統接著從其連接的知識庫中檢索與查詢最相關的信息。
  3. 知識整合：檢索到的信息被整合並提供給語言模型，作為生成回答的背景知識。
  4. 回答生成：語言模型利用提供的知識生成回答。
  5. 輸出處理：最後，生成的回答在呈現給用戶之前進行最終的調整和優化。

RAG的優勢

RAG優勢描述
準確性提高通過使用最相關的外部知識，RAG能夠生成更準確的回答。
減少幻覺RAG通過依賴於可靠的外部資料來減少語言模型的幻覺現象。
動態更新RAG系統可以輕鬆更新其知識庫，以反映最新的信息，保持回答的時效性。
靈活性RAG允許對多種知識源進行查詢，增加了處理各種查詢的靈活性。
成本效益與重新訓練整個模型相比，更新知識庫是一種更經濟的方式來維持模型的準確性和相關性。

RAG的挑戰與限制

儘管RAG提供了許多優勢，但在實際應用中也面臨著一些挑戰和限制。例如，資訊檢索的質量直接影響到生成回答的準確性；此外，如何有效地整合檢索到的知識以生成連貫且自然的回答也是一大挑戰。此外，維護和更新大規模知識庫需要相當的資源投入。

結論

RAG代表了一種重要的進步，它通過為LLMs提供訪問外部知識的能力，解決了一些固有的限制，如信息過時和不準確性。隨著技術的進一步發展和優化，我們可以期待RAG和類似技術在提高語言模型性能、擴展其應用範圍方面發揮更大的作用。未來，隨著知識庫的不