譯者 | 李睿

審校 | 重樓

本文對RAG、向量數(shù)據(jù)庫和LLM搜索如何塑造人工智能驅(qū)動的商業(yè)智能未來進(jìn)行探討。RAG通過集成知識檢索提升LLM性能，解決其無法及時納入最新或?qū)Ｓ行畔⒌膯栴}，尤其在客戶服務(wù)領(lǐng)域影響顯著。向量數(shù)據(jù)庫則支持快速相似性搜索，理解查詢語義。LLM搜索將超越關(guān)鍵字匹配，提供有意義且可操作的對話式答案。

在信息過剩的現(xiàn)代世界中，有效地發(fā)現(xiàn)、分析和利用知識的能力是一項主要的競爭優(yōu)勢。

如今，越來越多的企業(yè)將大型語言模型（LLM）融入業(yè)務(wù)中，而檢索增強(qiáng)生成（RAG）、向量數(shù)據(jù)庫和高級語義搜索等技術(shù)正在定義組織如何處理知識管理、決策和客戶互動。總體而言，這些技術(shù)構(gòu)成了新一代由人工智能驅(qū)動的商業(yè)智能的基石，并且更加靈活、能夠感知上下文，并嵌入到日常企業(yè)運(yùn)營的具體細(xì)節(jié)中。

什么是RAG，為什么它很重要？

從根本上說，檢索增強(qiáng)生成（RAG）是一種通過集成知識檢索組件來提高LLM性能的框架。RAG不依賴于LLM所訓(xùn)練的數(shù)據(jù)，而是在查詢時從外部文檔或數(shù)據(jù)中獲取輸入。這使得LLM能夠產(chǎn)生更精確、更及時并特定于上下文的響應(yīng)。

對于企業(yè)來說，這意味著人工智能系統(tǒng)可以立即搜索組織的知識庫、政策、手冊客戶關(guān)系管理（CRM）系統(tǒng)，并提供特定于組織的響應(yīng)。它有效彌補(bǔ)了LLM的一個重大缺陷——它們無法在不接受再訓(xùn)練的情況下整合最新或?qū)Ｓ行畔ⅰ?/span>

這項技術(shù)在客戶服務(wù)行業(yè)正在產(chǎn)生重大影響，因為對于該行業(yè)來說，快速找到準(zhǔn)確答案至關(guān)重要。客戶服務(wù)代表需要從數(shù)千份政策文件、歷史互動記錄和CRM記錄中快速找到答案。在這些場景下，傳統(tǒng)的關(guān)鍵字搜索變得無效，返回不相關(guān)的結(jié)果并延遲響應(yīng)。通過利用RAG和向量數(shù)據(jù)庫，該系統(tǒng)能夠根據(jù)查詢的含義而不是確切的關(guān)鍵字，從相關(guān)的政策文件、以往案例、過去的電子郵件交互和聊天記錄中檢索準(zhǔn)確的信息片段。然后，它會對這些信息進(jìn)行總結(jié)并生成精確的響應(yīng)，幫助客戶服務(wù)代表提供更快、更準(zhǔn)確的答案，最終提高效率和客戶滿意度。

另一方面，向量數(shù)據(jù)庫在RAG系統(tǒng)的實現(xiàn)中非常有用。傳統(tǒng)的關(guān)鍵字搜索引擎無法理解查詢的語義含義。相比之下，向量數(shù)據(jù)庫以文本、圖像或其他類型數(shù)據(jù)的高維嵌入形式存儲數(shù)據(jù)，以實現(xiàn)快速的相似性搜索。

為什么LLM搜索超越關(guān)鍵字匹配至關(guān)重要？

傳統(tǒng)的企業(yè)搜索工具往往不夠靈活，并且基于關(guān)鍵字匹配和固定類別產(chǎn)生結(jié)果。然而，基于LLM的搜索改變了游戲規(guī)則；它理解查詢的含義，并提供有意義且可操作的對話式答案。

例如，對于客戶提出的“如何處理國際退款？”這一問題，基于LLM構(gòu)建的系統(tǒng)并不只是提供一系列相關(guān)鏈接，而是將公司政策、歷史交易記錄及CRM數(shù)據(jù)相結(jié)合并提供循序漸進(jìn)的解決方案。當(dāng)與RAG和向量數(shù)據(jù)庫結(jié)合使用時，其輸出結(jié)果會變得更加個性化、可追溯且可解釋，這些因素在業(yè)務(wù)環(huán)境中至關(guān)重要。

隨著人工智能的發(fā)展，RAG、向量數(shù)據(jù)庫和基于LLM的搜索正在迅速成為企業(yè)智能的基礎(chǔ)層。這些技術(shù)不僅使系統(tǒng)更加智能；它們正在使企業(yè)在采取行動時更快、更具適應(yīng)性、更加數(shù)據(jù)驅(qū)動。盡早采取行動的企業(yè)不僅會從更快的答案中受益，還會從更好的決策中受益。

原文標(biāo)題：RAG, vector databases, and LLM search: The future of AI-powered business intelligence，作者：Dhruv Thakkar