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大模型的知识更新是很困难的主要原因在于 训练数据集固定,一旦训练完成就很难再通过继续训练来更新其知识参数量巨大,随时进行fine-tuning需要消耗大量的资源并且需要相当长的时间LLM的知识是编码在数百亿个参数中的,无法直接查询或编辑其中的知识图谱——LLM的知识具有静态、封闭和有限的特点。——为了赋予LLM持续学习和获取新知识的能力,RAG应运而生
2 RAG介绍
将大规模语言模型(LLM)与来自外部知识源的检索相结合,以改进大模型的问答能力核心手段是利用外挂于LLM的知识数据库通常使用向量数据库存储未在训练数据集中出现的新数据、领域数据等
2.1 RAG 三阶段 RAG将知识问答分成三个阶段 索引 事先将文本数据进行处理,通过词嵌入等向量化技术,将文本映射到低维向量空间,并将向量存储到数据库中,构建起可检索的向量索引知识检索 当输入一个问题时,RAG会对知识库进行检索,找到与问题最相关的一批文档生成答案 RAG会把输入问题及相应的检索结果文档一起提供给LLM,让LLM充分把这些外部知识融入上下文,并生成相应的答案。RAG控制生成长度,避免生成无关内容
3 RAG特点
3.1 优点
可以利用大规模外部知识改进LLM的推理能力和事实性第一阶段的知识索引可以随时新增数据延迟非常低可以忽略不计。 因此RAG架构理论上能做到知识的实时更新可解释性强RAG可以通过提示工程等技术使得LLM生成的答案具有更强的可解释性从而提高了用户对于答案的信任度和满意度
3.2 缺点
知识检索阶段第二阶段依赖相似度检索技术并不是精确检索因此有可能出现检索到的文档与问题不太相关在第三阶段生产答案时由于LLM基于检索出来的知识进行总结从而导致无法应对用户询问知识库之外的问题外部知识库的更新和同步需要投入大量的人力、物力和时间需要额外的检索组件增加了架构的复杂度和维护成本
4 RAG可以解决的问题
模型幻觉问题 LLM文本生成的底层原理是基于概率进行生成的在没有已知事实作为支撑的情况下不可避免的会出现一本正经的胡说八道的情况时效性问题 具有一定时效性的数据就可能无法及时参与 训练造成模型无法直接回答与时效性相关的问题数据安全问题 开源的LLM是没有企业内部数据和用户数据的如果企业想在保证数据安全的前提下使用LLM一种比较好的解决办法就是把数据放在本地企业数据的业务计算全部放在本地完成,在线的LLM只是完成一个归纳总结的作用
参考内容RAG从入门到精通-RAG简介 – Ace Consider
大模型LLM的主流应用RAG技术 - 知乎 (zhihu.com)
