垂直领域的挑战催生RAG
在人工智能领域，垂直领域的挑战不断催生新的技术解决方案。RAG是一种结合检索和生成的深度学习模型，它通过检索大量相关文档，然后基于这些文档生成回答，从而提高回答的准确性和相关性。
然而，直接使用大型预训练模型来应对这些挑战并非没有问题。
模型通常依赖于海量的通用知识库和语料，这些资源的质量参差不齐，且可能存在安全风险。 在知识问答场景中，大模型可能会遇到幻觉问题，即生成看似合理但实际错误的答案。 模型的知识受限，难以完全覆盖特定领域的专业知识，同时其生成过程的不可解释性也引发了合规问题。
为了解决这些问题，许多企业开始转向利用自身的知识库。企业内部的文档、业务数据和经营数据是宝贵的资源，它们提供了更准确、更安全的知识来源。通过将这些内部数据与RAG模型相结合，企业可以生成更符合自身需求和标准的高质量回答。
RAG 技术方案
Retrieval-Augmented Generation（RAG）是一种先进的人工智能技术，它通过将检索结果与大型语言模型（LLM）结合，引导模型生成更加精准和可靠的答案。RAG的核心在于其能够实时更新知识库，而无需对模型进行重新训练，这大大提升了知识获取的时效性和灵活性。
RAG的三大优势
实时更新知识库：RAG能够动态地从最新的数据源中获取信息，确保知识库的持续更新，而无需进行耗时的模型重训练。 可追溯的答案来源：与传统的黑盒模型不同，RAG生成的答案可以追溯到其知识库中的原始来源，提高了答案的可解释性和可追踪性。 减少幻觉问题：由于RAG生成的答案基于结构化和验证过的知识库，因此相较于完全依赖模型内部知识的情况，它更不容易产生幻觉问题。
RAG关键点解析
在某些关键场景中，如医疗咨询或法律服务，对答案的准确度要求极高，几乎需要达到“100%准确”。为此，RAG技术需要做到：
准确解析不同格式文档：无论是PDF、Word还是其他格式，RAG都应能够准确解析文档内容。 准确召回问题相关结果：RAG应能迅速从知识库中检索并召回与问题紧密相关的信息。 低幻觉率的大模型总结：生成的答案应基于可靠的数据源，减少错误信息的产生。
在快节奏的查询环境中，用户期望在1到3秒内获得答案。这要求RAG技术具备：
高性能召回问题相关结果：快速从大量数据中检索出最相关的信息。 高性能大模型推理生成：模型需要在极短的时间内完成对信息的推理和生成过程。
RAG技术的一个主要成本是GPU资源的消耗，特别是在训练和推理阶段。为了降低成本，需要：
低成本训练方法：探索更经济的训练策略，以减少对GPU资源的依赖。 大模型推理加速：优化模型结构和算法，提高推理速度，降低成本。
在处理用户数据时，RAG技术必须严格遵守隐私和安全性的要求：
过滤敏感话题：确保模型在生成内容时能够识别并过滤掉敏感话题。 遵守相关法律法规：在不同地区运营时，需遵循当地的数据保护法规。 可控的大模型生成：通过设置合理的约束条件，控制模型生成的内容，避免违规风险。
RAG效果优化
数据解析和提取
表格信息提取：能够识别和解析文档中的表格数据，将其转换为结构化信息，便于模型理解和利用。 图表理解：对图表中的图形、趋势和数据点进行分析，提取关键信息，帮助模型理解图表所传达的内容。 文档结构分析：识别文档中的结构元素，如标题、段落、列表等，为文本切片和信息检索提供基础。
文本切片
文本切片是将文档分割成更小的、易于处理和检索的部分。以下是几种不同的切片方法：
层次切片：根据文档的层次结构进行切片，例如将一级标题和其下的段落作为一个切片单元。 多粒度切片：结合不同粒度的信息，如将一级标题、二级标题和相关段落组合在一起，以提供更丰富的上下文。 细切片：进一步细化切片，可能包括单个句子或短语，以捕获更具体的信息。
多语言向量化模型方法
Query理解
NL2SQL
混合检索
Rerank
大模型微调和评测
RAG性能优化- VectorStore CPU图算法
在RAG中，VectorStore扮演着关键角色，它用于存储和检索向量化的数据。HNSW是一种用于高效近似最近邻搜索的图算法。它构建了一个分层的图结构，每一层都具有不同的搜索精度和效率。
