有了大模型为什么还要引入RAG-云帆数科

一、什么是RAGRAG的全称是Retrieval-augmented Generation意思是检索增强生成它是一种结合检索和生成技术的模型。RAG通过引用外部知识库的信息来生成回答具有较强的可解释性和定制能力常用于客服系统、智能助手等问答任务。虽然大模型很智能了但它有两个短板1、知识有截止日期不懂新知识因为大模型训练到某一天就停止学习比如模型训练数据截止到2025年那么2026年之后发生的事情就不懂了。并且用户的个人文档、公司文档等内部资料大模型也都不知道。2、会幻觉、爱胡说八道大模型是靠概率猜下一个字不是真的 “懂知识”。没人约束它时容易编事实、编人名、编数据、编政策一本正经地胡说八道。而RAG会分析并消化用户提供的文档资料从中构建专属的知识库再把这些资料喂给大模型使得大模型能够照着资料回答问题。简而言之大模型是聪明但记性差、爱吹牛的人而RAG是翻课本、翻知识库、查笔记的人。二、如何使用RAGRAG的使用流程包含下列五个步骤1、加载文档资料读取 TXT、PDF、Word、HTML等格式的资料文件。2、对文本分块读出来的资料信息为长文本需要切成一小段一小段比如每段300字防止太长浪费Token、太短又缺乏上下文。3、向量化文本接着把每段文字变成数字向量计算机才能理解语义相似度。4、存入向量数据库把数字化后的向量和原始文本保存起来比如保存到Chroma、FAISS、Milvus。5、在用户提问时检索向量数据库并把结果反馈给大模型用户输入的问题也要转成数字向量并从向量数据库找出最相似的几段原文再把问题与检索到的原文一起发给大模型好让大模型基于给到的资料来回答而非自己胡编乱造。三、一个简单的仿RAG程序完整的RAG会用到多个Python库这里为了方便理解先用一个简单的模拟程序来演示RAG的操作过程。无需安装任何第三方库仅仅根据基本的字符串查找来模拟RAG下面是具体的Python测试代码# 本地知识库 knowledge_base [ 人工智能AI是一门使机器模拟人类智能的技术。, RAG代表检索增强生成它通过检索外部知识来提升大模型回答准确性。, 本地RAG不需要调用云端API所有计算在本机完成不消耗Token。, FAISS是Facebook开源的向量检索库适合做本地向量库。 ] # 简单文本匹配检索纯Python无任何依赖 def search(query): results [] for text in knowledge_base: if any(word in text for word in query.replace(, ).split()): results.append(text) return results if results else [未找到相关知识] # RAG 主函数 def rag(query): print(\n 本地 RAG 回答 ) print(问题, query) print(\n答案) for res in search(query): print(-, res) print(*40) # 运行 if __name__ __main__: while True: q input(\n请输入问题输入 q 退出) if q.lower() q: print(退出程序) break rag(q)阅读以上代码发现它根据知识库是否包含指定字符串来回答问题。运行上面的Python代码根据提示输入问题“人工智能”输出日志结果如下请输入问题输入 q 退出人工智能本地 RAG 回答问题人工智能答案 - 人工智能AI是一门使机器模拟人类智能的技术。可见该代码按照字符串匹配的方式一旦在某条知识中找到指定字符串就返回这条知识。

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