檢索增強(qiáng)型生成（RAG）系統(tǒng)正在重塑我們處理AI驅(qū)動(dòng)信息的方式。作為架構(gòu)師，我們需要理解這些系統(tǒng)的基本原理，從而有效地發(fā)揮它們的潛力。

什么是RAG？

總體而言，RAG系統(tǒng)通過(guò)將大型語(yǔ)言模型（LLM）與外部知識(shí)源集成，增強(qiáng)了其能力。這種集成允許模型動(dòng)態(tài)地引入相關(guān)信息，使其能夠生成不僅連貫而且事實(shí)準(zhǔn)確、上下文相關(guān)的回應(yīng)。RAG系統(tǒng)的主要組成部分包括：

·檢索器（Retriever）： 該組件從外部知識(shí)庫(kù)中獲取相關(guān)數(shù)據(jù)。

·生成器（Generator）： LLM將檢索到的信息綜合成類(lèi)似人類(lèi)的回應(yīng)。

通過(guò)利用這些組件，RAG系統(tǒng)可以提供由實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)而非僅依賴于預(yù)訓(xùn)練知識(shí)的信息所支持的答案，預(yù)訓(xùn)練知識(shí)可能很快過(guò)時(shí)。

RAG工作原理

RAG系統(tǒng)的架構(gòu)可以想象成一個(gè)簡(jiǎn)單的管道：

文檔處理模塊

·數(shù)據(jù)清理器（Data sanitizer）： 該組件清洗和預(yù)處理傳入的文檔，確保數(shù)據(jù)準(zhǔn)確且無(wú)噪聲。它為文檔的高效處理和存儲(chǔ)做準(zhǔn)備。

·分割器（Splitter）： 分割器將文檔分成更小、更易于管理的塊。這一步對(duì)于創(chuàng)建可以高效存儲(chǔ)和從數(shù)據(jù)庫(kù)中檢索的向量表示至關(guān)重要。

·知識(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)（Knowledge DB）： 這是處理過(guò)的文檔塊作為向量存儲(chǔ)的地方。數(shù)據(jù)庫(kù)能夠基于語(yǔ)義相似性快速檢索相關(guān)信息。

查詢處理模塊

·輸入處理器（Input processor）： 該組件處理用戶查詢，執(zhí)行解析和預(yù)處理任務(wù)，確保查詢清晰且準(zhǔn)備好檢索。

·檢索器（Retriever）： 檢索器在知識(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)中搜索與用戶查詢匹配的相關(guān)文檔向量。它使用向量相似性度量來(lái)找到最相關(guān)的信息。

·生成器（Generator）： 生成器使用大型語(yǔ)言模型（LLM）通過(guò)結(jié)合檢索到的信息和自己的知識(shí)庫(kù)來(lái)綜合出一個(gè)連貫的回應(yīng)。

這種設(shè)置允許RAG系統(tǒng)動(dòng)態(tài)地引入相關(guān)數(shù)據(jù)，增強(qiáng)生成回應(yīng)的準(zhǔn)確性和相關(guān)性。

優(yōu)勢(shì)

RAG系統(tǒng)提供了幾個(gè)優(yōu)勢(shì)，使它們成為架構(gòu)師工具箱中的有力工具：

·實(shí)時(shí)信息檢索： 通過(guò)集成外部知識(shí)源，RAG系統(tǒng)可以訪問(wèn)最新的信息，確?；貞?yīng)是當(dāng)前和相關(guān)的。

·增強(qiáng)的準(zhǔn)確性： 檢索器組件允許精確的數(shù)據(jù)獲取，減少錯(cuò)誤并提高事實(shí)準(zhǔn)確性。

·上下文相關(guān)性： 動(dòng)態(tài)結(jié)合知識(shí)庫(kù)中的上下文產(chǎn)生更連貫和上下文適當(dāng)?shù)妮敵觥?/p>

·可擴(kuò)展性： RAG架構(gòu)可以擴(kuò)展以處理大量數(shù)據(jù)和查詢，適合企業(yè)級(jí)應(yīng)用。

權(quán)衡

盡管RAG系統(tǒng)功能強(qiáng)大，但它們也帶來(lái)了架構(gòu)師需要考慮的某些權(quán)衡：

·復(fù)雜性： 集成多個(gè)組件（檢索器、生成器、知識(shí)庫(kù)）增加了系統(tǒng)復(fù)雜性，需要仔細(xì)設(shè)計(jì)和維護(hù)。

·延遲： 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)檢索可能會(huì)引入延遲，可能影響響應(yīng)時(shí)間。優(yōu)化每個(gè)組件對(duì)于最小化延遲至關(guān)重要。

·資源密集型： 需要強(qiáng)大的基礎(chǔ)設(shè)施來(lái)支持向量數(shù)據(jù)庫(kù)和大型語(yǔ)言模型，導(dǎo)致更高的計(jì)算成本。

·數(shù)據(jù)隱私： 在實(shí)時(shí)檢索中處理敏感信息提出了必須用嚴(yán)格的安全協(xié)議管理的隱私問(wèn)題。

結(jié)論

RAG系統(tǒng)通過(guò)將實(shí)時(shí)信息檢索與強(qiáng)大的語(yǔ)言生成無(wú)縫集成，代表了AI架構(gòu)的重大進(jìn)步。這種結(jié)合允許更準(zhǔn)確、相關(guān)和上下文感知的回應(yīng)，使RAG成為架構(gòu)師在現(xiàn)代數(shù)據(jù)環(huán)境中導(dǎo)航復(fù)雜性的寶貴工具。隨著我們繼續(xù)探索和完善這些系統(tǒng)，AI驅(qū)動(dòng)應(yīng)用的創(chuàng)新潛力是巨大的。未來(lái)的開(kāi)發(fā)可能專(zhuān)注于提高效率和隱私，為更廣泛的行業(yè)采用鋪平道路。RAG系統(tǒng)不僅僅是一種趨勢(shì)；它們是邁向更智能、更實(shí)時(shí)的AI解決方案的關(guān)鍵一步。

原文鏈接：https://dzone.com/articles/rag-systems-a-brand-new-architecture-tool