什麼是RAG檢索增強生成
Posted On 2024 年 2 月 19 日
在現在科技技術發展飛速的時代，人工智慧（AI）是近年來發展最迅速的科技之一，它已經在許多領域取得了突破性的進展。大型語言模型（Large Language Models, LLMs）是 AI 技術的重要分支，它具有理解和生成人類語言的能力。
大型語言模型具有強大的自然語言處理（NLP），但仍然存在一些局限性。它們缺乏真正的理解能力，只能依賴過去的訓練數據進行回應，所以無法即時呈現將新知識或異常情況。在回應的內容中有些偏見及不準確的資訊，因此模型需要持續的不斷學習才能從中獲取新知識。同時在模型規模將增加，在計算成本和儲存空間也會有限制。要將大型語言模型在許多情境使用下也需加上人工的監管才能將效益發揮到最佳效果。
什麼是RAG檢索增強生成
RAG（Retriever, Generator, Ranker）是一種自然語言處理的模型架構，說明解決搜索和生成任務中的問題。框架結合了檢索(retrieval)、生成(generation)和排名三個關鍵的NLP子任務，在生成文本的過程中利用外部知識資料來源 可以達到產出更準確和深入及高品質的生成結果。
RAG 模型的基本原理
RAG 模型的基本原理是將檢索和生成兩個步驟結合起來。RAG 模型使用檢索模型從外部知識庫中檢索與用戶查詢相關的信息。然後，RAG 模型使用生成模塊對檢索到的信息進行處理，生成最終的答案。
RAG（Retriever, Generator, Ranker）是哪三個模型組成的介紹
1.Retriever（檢索器）：
生成器（Generator）是RAG模型中的關鍵模組之一，透過生成自然語言文本來回答用戶的查詢或處理輸入。
RAG模型透過檢索器（Retriever）提供的相關信息，使生成器能夠有更多的背景知識和上下文的內容來生成更加精準、自然的敘述內容。
運用檢索和生成的方法提升了內容生成的品質，同時也提高了生成的效率，讓生成的資訊更貼近使用者的需求。
2.Generator（生成器）：
生成器根據檢索器擷取到相關訊息，生成一段自然語言的文本或回答，以回應給用戶的查詢或需要。
生成器通常是基於神經生成模型，例如Transformer-based的語言生成模型（如GPT、BERT）。
生成器是將內容產生通順、自然且具有語義連貫性的文本，可以回答用戶的問題或滿足用戶的需求。
3.Ranker（排名器）：
排名器負責對生成器生成的文本進行排名，確定最終呈現給用戶的內容的品質和相關性。
排名器通常使用機器學習或深度學習方法，根據提供的內容去針對上下文內容對應進行評分或排序。
排名器的目標是提高用戶的滿意度，確保呈現給用戶的內容是最有價值和相關的。
RAG模型透過這三個組成，充分利用了檢索、生成和排名的優勢，可以在搜索和生成的任務中取得更好的效能。而這種結合RAG模型在生活中各種的NLP應用中都有著廣泛的應用，包括問答系統、對話機器人、自動內容產出等。
RAG的運作的流程
1.模型會接收到一個輸入指令，例如:一個問題的提問或要求
2.模型會因指令使用資料來生成搜尋查詢
3.模型會根據搜尋引擎來搜尋指令內容做出查詢相關的資訊
4.模型會之後會因搜尋結果生成產出回答
RAG的重要性
1.提升生成的品質和效率：
生成器（Generator）是RAG模型中的關鍵模組之一，透過生成自然語言文本來回答用戶的查詢或處理輸入。
RAG模型透過檢索器（Retriever）提供的相關信息，使生成器能夠有更多的背景知識和上下文的內容來生成更加精準、自然的敘述內容。
運用檢索和生成的方法提升了內容生成的品質，同時也提高了生成的效率，讓生成的資訊更貼近使用者的需求。
2.加強了搜索引擎的性能和準確性：
檢索器（Retriever）在RAG模型中負責從大量文檔中檢索相關信息，以供後續的處理和生成使用。
透過檢索器的選擇性檢索，搜索引擎可以更快速、準確地找到與查詢相關的文檔資訊，從而提高搜索引擎的相關性和準確性。
對於大型文檔的搜尋資料庫的搜索非常重要，能夠更快地找到資料，提高搜索的效率和準確性。
3.加強對話系統和智慧幫手的使用者體驗：
RAG模型可以應用於對話系統和智慧助手等場景中，透過生成器產生自然語言的回答，回應使用者的查詢或需求。
生成器生成的內容資訊品質量高、內容關聯性強，同時又可以提高用戶的滿意度。
這種自然語言生成的能力使得對話系統能夠更好地理解使用者搜尋的意圖，並且提供更加貼心、人性化的服務。
檢索增強生成（RAG）模型是一種結合了檢索和生成技術的自然語言處理（NLP）模型。RAG 模型可以從外部知識庫中檢索與用戶查詢相關的信息，並使用這些資訊生成更準確、更全面的答案。
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