檢索增強生成促進了 LLM 和實時 AI 環境的徹底改造，以產生更好、更準確的搜索結果。

譯自How RAG Architecture Overcomes LLM Limitations，作者 Naren Narendran。

在本系列的第一部分中，我重點介紹了各個行業和地區的組織對生成式 AI 和大型語言模型 (LLM)的日益增長的采用。公司堅信，實時 AI 應用程序是強大的引擎，可以幫助他們提升數字性能、在飽和市場中超越競爭對手、建立更牢固的客戶關系并提高利潤率。

根據Gartner的說法，到 2026 年，以多樣化數據和媒體格式為特色的多模態 AI 模型將在 10 個 AI 解決方案中占據六個。通用 LLM 的局限性，例如過時的訓練數據、缺乏組織特定的上下文和 AI 幻覺，是這些 AI 模型中高搜索準確性和性能的障礙。然而，正如我在本系列的第一部分中所討論的，通過使用向量數據庫，企業可以緩解這些挑戰并提升其 AI 應用程序。

檢索增強生成 (RAG) 是一種架構框架，利用向量數據庫來克服現成 LLM 的局限性。在本文中，我將引導你了解 RAG 的功能和優勢，以及它如何促進 LLM 和實時 AI 環境的徹底改造。但是，在我討論 RAG 的優勢之前，我將討論解決 LLM 局限性的另一種常見解決方案：微調。

解決 LLM 局限性的兩種方法

雖然 RAG 是克服 LLM 局限性最有效的方法之一，但它并不是唯一的解決方案。我在下面討論了這兩種方法。

微調

微調涉及采用一個預先存在的經過預訓練的 LLM，例如現成的解決方案，并對其進行更多輪的訓練。企業可以根據需要臨時或定期對 LLM 進行微調。

微調通常涉及較小或超特定的數據集。例如，醫療保健或教育領域的企業可能希望微調通用 LLM 以滿足其環境的特定需求。

雖然微調是一個強大的選擇，但它既耗時又耗費資源，對于許多人來說，這是一個負擔不起的選擇。

檢索增強生成 (RAG)

RAG 是一種架構框架，可幫助企業在其 LLM 和 AI 生態系統和流程中使用專有向量數據庫作為先導步驟。RAG 將這些搜索結果用作 LLM 的附加輸入，可用于塑造其答案。RAG 通過外部向量數據庫提供高度語境化、實時、特定于企業的企業數據，從而提高了 LLM 結果的準確性。

至關重要的是，RAG 允許公司在不重新訓練其 LLM 的情況下執行此操作。RAG 架構使 LLM 能夠在對提示或查詢創建響應之前訪問外部數據庫。

通過繞過重新訓練流程，RAG 為企業提供了一種經濟且便捷的方式來增強其 AI 應用程序，而不會損害搜索準確性和性能。

RAG 的功能和優勢

既然你對 RAG 有了基本的了解，我想將重點轉移到它的主要功能和主要優勢上。

更好的搜索質量

增強的搜索質量是企業使用 RAG 解鎖的首批優勢之一。通用預訓練 LLM 的搜索準確性和質量有限。為什么？因為它們只能執行其初始訓練數據集所允許的操作。隨著時間的推移，這會導致效率低下，并且對查詢的響應要么錯誤，要么不足。

使用 RAG，企業可以期待更具層次性、整體性和語境化的搜索。

納入專有數據

使用 RAG 的另一個好處是通過附加數據集（尤其是專有數據）來豐富 LLM。RAG 模型確保了此專有數據（在外部向量數據庫中標準化為數字向量）是可訪問和可檢索的。這使 LLM 能夠處理復雜且細微的特定于組織的查詢。例如，如果員工提出一個特定于某個項目、專業記錄或人事檔案的問題，則增強型 RAG LLM 可以毫不費力地檢索此信息。納入專有數據集還可以降低 LLM 引發幻覺響應的風險。但是，企業必須建立穩健的護欄，以維護自身及其用戶的安全性和機密性。

RAG 除了顯而易見的優勢外，還有一些不太明顯但同樣強大的優勢。通過提高搜索質量并納入專有數據，RAG 允許企業以多種方式利用其 LLM，并將其應用于幾乎任何用例。它還有助于企業充分利用其內部數據資產，這是積極優化數據管理生態系統的動力。

展望 RAG

RAG 可以幫助生成更好、更具上下文且沒有幻覺的響應來回答人類的問題。借助 RAG，聊天機器人的響應對用戶來說更快、更準確。當然，這只是一個簡單的用例。生成式 AI 和 LLM 在不同的行業和地理區域中激增。因此，使用向量數據庫優化 AI 應用程序的潛力也是無窮無盡的。

許多未來的場景和用例需要亞秒級決策、無與倫比的搜索準確性和整體業務背景。向量，特別是通過相似性搜索的力量，是這些場景中成功的關鍵?？紤]欺詐評估和產品推薦等用例。這些利用了相同的快速向量處理原則來增強相似性和上下文。這驗證了 LLM 向量數據庫可以在各種設置中實現快速且相關的結果。

企業使用向量數據庫可以實現的目標沒有限制。最重要的是，向量數據庫確保任何組織都不會覺得自己無法參與 AI 革命。

防止 LLM 障礙

AI 采用正在變得普遍，多模態 LLM 模型正在成為常態。在此背景下，公司必須確保 LLM 的傳統限制不會造成重大障礙。搜索準確性和性能是必須的，企業需要不斷尋找方法來提升現成的 LLM 并消除其挑戰。

雖然微調是一種潛在的解決方案，但它通常既昂貴又耗時。并非所有公司都擁有定期微調通用 LLM 所需的資源。檢索增強生成是一種更經濟、更方便、更高效的方式，可以超越 LLM 限制，并幫助企業使用外部數據集增強其 AI 生態系統。

RAG 的主要優勢包括更好的搜索質量、包含專有數據集的能力以及 LLM 的更多樣化用例。

雖然 RAG 是一個強大的模型，可以加強 AI 環境，但 LLM 和向量數據庫領域的不斷進步表明實時 AI 環境仍處于起步階段：未來充滿了可能性。