大模型进阶应用——检索增强生成

RAG( Retrieval Augmented Generation),是一种将预训练大型语言模型功能与外部数据源相结合的技术。这种方法结合了LLM(如GPT-3或GPT-4)的生成能力和业务数据搜索机制,从而提供更准确、更符合业务要求的系统响应。本文概要探讨检索增强生成,给出详细步骤说明,以帮助您更好了解LLM实践应用。

RAG核心流程

关于LLM的优缺点请参考上篇博文,这里直接进入主题。了解RAG基本原理后,下面详细介绍搭建这个框架的步骤。
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1. 数据收集

首先收集所有实际应用的业务数据。通常包括产品手册、开发文档、业务流程规范、FAQ(常见问题)等。

2. 数据分块

数据分块是将数据分解成更小、更易于管理的片段。例如一份长达100页的用户手册,您可以将其分成不同的部分,每个部分可能回答不同的用户问题。

这样每个数据块都集中在一个特定的主题上。当从源数据集中检索到一条信息时,它更有可能直接适用于用户的查询,因为我们避免了包括来自整个文档的不相关信息。同时也提高了效率,因为系统可以快速获取最相关的信息,而不是处理整个文档。

3. 嵌入向量模型

现在源数据已经被分解成更小的片段,需要将其转换为向量表示。这涉及需要选择相应模型将文本数据转换为嵌入向量,嵌入向量是捕获文本背后语义的数字表示。简而言之,文档嵌入向量允许系统理解用户查询,并根据文本的含义将其与源数据集中的相关信息进行匹配,而不是简单的逐字比较。此方法确保响应是相关的,并与用户的查询保持一致。

4. 处理用户查询

当用户查询信息传入系统时,还必须将其转换为嵌入向量表示。文档嵌入和查询嵌入必须使用相同的模型进行转换,以确保两者之间的一致性。一旦将查询转换为嵌入向量,系统将查询嵌入与文档嵌入进行比较。它使用余弦相似度和欧几里得距离等度量来识别和检索嵌入与查询嵌入最相似的数据块,这些数据块被认为是与用户查询最相关的。

5. 用LLM生成响应

检索到的文本块以及初始用户查询被输入到语言模型中。该算法将利用这些信息通过聊天界面对用户的问题生成连贯的回应。

为了无缝地完成使用llm生成响应所需的步骤,可以使用LlamaIndex这样的数据框架。该解决方案允许您通过有效地管理从外部数据源到语言模型(如GPT-3)的信息流来开发自己的LLM应用程序。

RAG应用举例

我们现在知道RAG允许LLM根据训练数据之外的信息形成连贯的响应。这类系统可用于很多应用场景,提高组织效率和用户体验。除了智能客服以外,下面再介绍RAG的一些实际应用。

文本摘要

RAG可以使用来自外部资源的内容来生成准确的摘要,从而节省大量时间。例如,经理和高级管理人员都是忙碌的人,他们没有时间筛选大量的报告。使用基于RAG的应用程序,他们可以从文本数据中快速获取最关键的发现,并更有效地做出决策,而不必阅读冗长的文档。

个性化推荐

RAG系统可用于分析客户数据,例如过去的购买和评论,以生成产品推荐。这将提高用户的整体体验,并最终为组织带来更多收入。例如,RAG应用程序可用于根据用户的观看历史和评分在流媒体平台上推荐更好的电影。它们还可以用来分析电子商务平台上的书面评论。由于LLM擅长理解文本数据背后的语义,RAG系统可以为用户提供比传统推荐系统更细致的个性化建议。

数据分析

组织通常通过密切关注竞争对手的行为和分析市场趋势来做出商业决策。这是通过仔细分析商业报告、财务报表和市场研究文件中的数据来完成的。使用RAG应用程序,组织不再需要手动分析和识别这些文档中的趋势。相反,LLM可以用来有效地获得有意义的洞见和改进业务数据分析过程。

总结

RAG系统的有效性在很大程度上取决于输入该系统的数据的质量。如果应用程序访问的源内容很差,生成的响应将是不准确的。组织必须提供高质量内容并实践微调过程。对于实际商业应用程序中,在RAG系统中使用数据集之前,非常有必要让业务专家来检查和补充业务空白信息。

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