RAG系統架構介紹

讓我們直奔主題： 檢索增強一代Retrieval-Augmented Generation（RAG）系統正在重塑我們處理人工智慧驅動的資訊的方式。作為架構師，我們需要了解這些系統的基本原理，才能有效利用它們的潛力。

什麼是 RAG？

RAG 系統的核心是透過將 LLM 與外部知識源整合，增強 LLM 的能力。這種整合使模型能夠動態地獲取相關資訊，從而生成不僅連貫一致，而且事實準確、上下文相關的響應。RAG 系統的主要組成部分包括

檢索器Retriever： 該元件從外部知識庫中獲取相關資料。
生成器Generator： LLM 將檢索到的資訊合成為類似人類的回應。

透過利用這些元件，RAG 系統可以根據實時資料提供答案，而不是僅僅依賴預先訓練的知識，因為後者可能很快就會過時。

RAG 管道： 工作原理

RAG 系統的架構可以直觀地體現在一個簡單的管道中：

檔案處理區塊

資料消毒器Data sanitizer： 該元件對接收到的檔案進行清理和預處理，以確保資料準確無誤，沒有雜音。它為高效處理和儲存檔案做好準備。
分割器Splitter： 分割器將文件分割成較小的、易於管理的塊。這一步對於建立可從資料庫中高效儲存和檢索的向量表示法至關重要。
知識資料庫Knowledge DB：這是將處理過的文件塊儲存為向量的地方。該資料庫可根據語義相似性快速檢索相關資訊。

查詢處理模組

輸入處理器Input processor： 該元件負責處理使用者查詢，執行解析和預處理等任務，以確保查詢內容清晰並可隨時檢索。
檢索器Retriever： 檢索器在知識資料庫中搜尋與使用者查詢相匹配的相關文件向量。它使用向量相似性度量來查詢最相關的資訊。
生成器Generator 生成器使用大型語言模型（LLM），將檢索到的資訊與自身的知識庫相結合，合成一個連貫的響應。
這種設定允許 RAG 系統動態地獲取相關資料，從而提高生成回覆的準確性和相關性。

優點

RAG 系統具有多種優勢，是架構師工具包中的有力工具：

實時資訊檢索： 透過整合外部知識源，RAG 系統可獲取最新資訊，確保響應的及時性和相關性。
提高準確性： 檢索器元件可精確獲取資料，減少錯誤並提高事實準確性。
上下文相關性： 動態納入知識庫中的上下文，可產生更連貫、更適合上下文的輸出結果。
可擴充套件性： RAG 架構可進行擴充套件，以處理大量資料和查詢，因此適合企業級應用。

權衡利弊

雖然 RAG 系統功能強大，但也有一些需要架構師考慮的權衡因素：

複雜性：整合多個元件（檢索器、生成器、知識庫）會增加系統複雜性，需要精心設計和維護。
延遲： 實時資料檢索會帶來延遲，可能會影響響應時間。最佳化每個元件對儘量減少延遲至關重要。
資源密集型： 需要強大的基礎設施來支援向量資料庫和大型語言模型，從而導致更高的計算成本。
資料隱私： 在實時檢索中處理敏感資訊會帶來隱私問題，必須透過嚴格的安全協議進行管理。

實踐

電子政務網上大廳綜合視窗接件基於RAG實現準確智慧助手，請參考基於AI知識庫RAG的綜合視窗系統

結論

RAG 系統將實時資訊檢索與強大的語言生成功能無縫整合在一起，是人工智慧架構領域的一大進步。這種結合可以做出更準確、更相關、更貼近上下文的響應，使 RAG 成為架構師在複雜的現代資料環境中游刃有餘的重要工具。隨著我們對這些系統的不斷探索和完善，人工智慧驅動應用的創新潛力是巨大的。未來的發展可能會側重於提高效率和隱私保護，從而為各行各業更廣泛的應用鋪平道路。RAG 系統不僅是一種趨勢，更是邁向更智慧、反應更靈敏的人工智慧解決方案的關鍵一步。

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作者：Petter Liu
出處：http://www.cnblogs.com/wintersun/
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