一、現狀

在 AI 領域，從原型到生產的過程極具挑戰。構建大型語言模型（LLM）、小型語言模型（SLM）或多模態應用雖令人激動，但將其轉化為可擴展、可靠的生產系統，需深入理解其復雜性。這不僅僅是硬件擴展或算法優化的問題，而是涉及數據、模型架構與應用需求之間關系的深入探究。

二、15種 RAG 技術

在本文中，我們將深入探討15種先進的檢索增強生成（RAG）技術，這些技術能夠幫助您將 AI 原型轉化為生產級別的強大解決方案。這些技術不僅能夠將外部知識整合到生成大模型中，還能創建一個能在生產環境中穩定運行、實時優化性能并提供一致高質量輸出的彈性架構。

1. 具有動態檢索層的分層索引

在部署基于 RAG 的系統時，高效的檢索是從海量數據中獲取信息的關鍵。通過建立多級索引，并利用動態檢索層，可以提高檢索速度，確保只有最相關的數據被傳遞給生成大模型，從而減少延遲并提高響應的質量。

2. 用于低延遲應用的上下文內存緩存

實時響應是許多生產環境的核心需求。通過上下文內存緩存機制，可以存儲常用查詢的結果，并根據訪問模式動態更新，從而減少檢索時間，改善用戶體驗。

3. 跨模態語義對齊

在多模態應用中，確保不同形式的信息（比如：文本、圖像、視頻）之間的一致性至關重要。通過使用共享潛在空間的方法，可以將不同模態的數據映射到統一的基礎之上，提高 RAG 模型的輸出質量和連貫性。

4. 強化學習驅動的自適應檢索模型

在動態環境中，用戶的偏好和數據背景不斷變化，靜態檢索模型難以應對這種波動。利用強化學習（RL）驅動的自適應檢索模型，可以根據時間的推移優化檢索策略，保持系統的高相關性和準確性。

5. 通過實時數據源增強知識庫

在生產環境中，靜態的知識庫容易過時。通過集成實時數據源，確保 RAG 系統的知識庫能夠動態更新，特別是在信息快速變化的領域，如金融、新聞等。

6. 混合稀疏-密集檢索機制

在檢索過程中，平衡精確度與召回率非常重要。通過結合稀疏檢索和密集檢索的方法，可以在高效處理關鍵詞的同時，通過語義理解提升數據的相關性，優化系統處理多樣化查詢的能力。

7. 針對特定任務的檢索組件微調

在生產應用中，往往涉及到特定領域的專業任務。通過在特定領域的數據集上微調檢索組件，可以顯著提高檢索信息的相關性和精確性，確保生成輸出更為準確和實用。

8. 智能查詢重構

在實際應用中，用戶的查詢可能是模糊的或者表述不當。通過智能查詢重構技術，可以自動優化查詢，確保檢索過程返回的結果更加相關和準確。

9. 基于反饋的檢索優化

用戶反饋是改進 RAG 系統的重要依據。通過反饋循環持續優化檢索策略，可以提高系統的個性化和效果，并隨著時間的推移不斷完善系統。

10. 上下文感知的多跳檢索

復雜的查詢可能需要從多個來源獲取信息。通過上下文感知的多跳檢索技術，可以從不同的知識庫中遍歷信息，確保檢索結果的全面性和上下文相關性。

11. 檢索文檔的動態重新排序

檢索到的文檔并非同等重要。通過動態重新排序機制，可以根據文檔與查詢的相關性進行重新排序，確保最相關的信息被優先用于生成模型。

12. 來源追蹤和可審核的檢索管道

在受監管的行業中，透明度和問責制是至關重要的。通過實現來源追蹤，確保每條信息的檢索和使用都有清晰的審計記錄。

13. 利用預訓練語言模型增強檢索

預訓練語言模型（PLM）能夠提供強大的語言表示。通過微調 PLM 來生成更好地捕捉用戶意圖的查詢，可以顯著提升檢索結果的準確性。

14. 自動化知識庫擴展

隨著應用的發展，對知識庫的需求也會增長。通過自動化知識庫擴展技術，主動識別并填補知識庫中的空白，確保系統保持相關性。

15. 可擴展的微服務編排

在將 RAG 原型轉化為生產解決方案時，確保架構的可擴展性是關鍵。通過基于微服務的編排框架，將系統組件解耦，可以優化資源分配，確保系統高效處理生產工作負載。

三、常見陷阱及避免方法

在將原型轉化為生產的過程中，需要注意以下常見的陷阱：

1.過度依賴靜態數據：應整合動態數據源并定期更新知識庫。

2.忽視延遲優化：實施上下文內存緩存并優化檢索算法。

3.跨模態對齊不佳：使用跨模態語義對齊技術確保數據一致性。

4.缺乏反饋循環：通過用戶反饋持續優化系統。

5.單體架構的局限性：采用微服務架構提升可擴展性。

總之，將LLM（大語言模型）、SLM（小語言模型）或多模態應用從原型階段轉化為生產就緒的解決方案是一項復雜的任務，但借助上述提到的技術，您可以搭建出一個既強大又具備高度可擴展性和效率的系統。這樣的系統不僅能夠滿足生產環境下的嚴苛要求，還能持續提供一致且高質量的服務。盡管這一創新之旅充滿了挑戰，但只要采取恰當的戰略，您就能夠實現跨越式的進步，使您的 AI 應用處于行業領先地位。

本文轉載自公眾號玄姐聊AGI  作者：玄姐

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