【AIGC】打造个人或企业专属AI，RAG详解

引言

在人工智能（AI）的快速发展中，个性化和定制化的需求日益增长。无论是个人用户希望拥有一个能够理解自己独特需求的AI助手，还是企业希望构建一个能够精准服务客户的AI系统，如何打造一个专属的AI解决方案成为了关键问题。一般解决办法有两个，RAG或者模型微调，微调成本太高，RAG相对成本低很多而且更简单。本文将详细解读“检索增强生成”（Retrieval-Augmented Generation，简称RAG）的技术，探讨如何利用RAG来构建个人或企业专属的AI。

什么是RAG？

RAG是一种结合了检索（Retrieval）和生成（Generation）的AI技术。传统的生成式模型（如GPT-3）在生成文本时，主要依赖于模型内部的参数和训练数据，而RAG则在此基础上引入了外部知识库的检索机制。具体来说，RAG模型在生成文本之前，会先从外部知识库中检索相关信息，然后将这些信息与组Prompt一起输入给模型，这样相当于模型有了你的私域知识，自然可以针对性地给你回答。

RAG的工作原理

RAG的工作流程可以分为以下几个步骤：

1. 检索阶段：当用户输入一个问题或指令时，RAG模型首先会从外部知识库中检索与输入相关的信息。这个知识库可以是文本、数据库、API接口等。

2. 生成阶段：在检索到相关信息后，RAG模型会将这些信息与模型的内部知识结合起来，生成最终的输出。这个输出可以是文本、图像、音频等多种形式。