檢索增強生成 (RAG) 正在成為實現基於大型語言模型 (LLM) 的企業應用程式的主導框架。
然而，您自己實現 RAG 是很棘手的。該框架需要高度的知識和技能，以及對 DevOps 和 MLOps 的持續投資。更不用說隨時了解法學碩士和 RAG 領域的所有最新發展！
這種複雜性導致了 RAG 即服務的興起，該解決方案使開發人員能夠創建企業級 LLM 應用程式。
RAG 即服務到底是什麼？繼續閱讀以找出答案。
什麼是檢索增強生成 (RAG)？
檢索增強生成 (RAG) 是一個用於在私有或自訂資料集上開發生成式 AI 應用程式的框架。它變得越來越流行並用於各種用例，包括聊天機器人、問答以及研究和分析。
RAG 管道什麼時候派上用場？
大型語言模型是在大量資料上進行訓練的，它們的能力取決於它們從中獲得的見解。這意味著，如果您向法學碩士詢問有關法學碩士培訓數據中沒有的數據的問題，它將無法做出適當的回應，從而導致拒絕，或者更糟的是，產生幻覺（實際上不正確的信息似乎是錯誤的）。
RAG 是解決此問題和檢索相
關資訊的最有效技術之一。 RAG 背後的基本概念是用新的事實補充 LLM 中的資訊。無論您的數據是文件集合（例如 PDF 或 DOC/PPT 文件）、JSON 數據，還是從向量資料庫或數據湖中提取的數據，RAG 流程都使法學碩士能夠根據其中的事實對用戶問題提供答复數據。
RAG 在將事實與使用者查詢進行配對方面非常準確。這意味著以相關資訊補充 LLM 是使用 LLM 回答有關您自己的資料的查詢的有效方法。
RAG 即服務 (Raas) 如何運作？
RAG 即服務表示 RAG 是供應商提供的託管服務。在這種情況下，提供者的平台通常會處理接收和使用者查詢時的所有繁重工作，從資料 墨西哥 WhatsApp 號碼數據 預處理、分塊和嵌入到文字和向量資料庫管理、提示管理以及聯繫法學碩士以產生回應。
最好的 RAG 即服務供應商提供企業級安全性和資料隱私，以實現存取控制、低延遲和高服務正常運行時間。
RAG 即服務的核心元件
1. 檢索機制
檢索增強產生的檢索元件旨在根據使用者的查詢從資料庫或知識庫等外部資料來源取得正確的資訊。此階段對於提供準確且上下文豐富的回應至關重要。
2. 生成機制
RAG 的生成組件旨在根據檢索和增強的資訊產生自然語言回應。這通常是透過預先訓練的語言模型來執行的。
3. 整合部署
建置 RAG 框架後，您現在可
以按照以下步驟在應用程式中設定 RAG 管道：
安裝 RAG 實作所需的函式庫。
安裝庫後，導入相關模組。
還導入管道模組，可以方便地存取預先訓練的模型並執行文字生成任務。
接下來，使用 2022 年總統選舉結果 / 2022 年共和國總統選舉結果 管道方法建立 RAG 模型並定義參數。
RAG 即服務的主要優勢
這項服務最重要的好處是：
可擴展性– 這是由第三方提供的
託管服務，因此隨著 GenAI 足跡的增長，它可以輕鬆擴展以適應新的用例和緊急業務需求。
輕鬆整合– 提供者提供可輕鬆與流行商業軟體連接的工具。這提供了與最受歡迎平台的兼容性，提高了解決方案在各種企業場景中的可訪問性和實用性。
安全功能－此類服務通常 馬來西亞數據 附帶企業級安全功能，使公司能夠識別並解決任何漏洞或合規性問題。
RAG 即服務的用例
使用支援 RAG 的聊天機器人改善客戶支援
檢索增強生成 (RAG) 增強了支援聊天機器人的能力，使它們能夠提供正確且適合上下文的回應。支援
RAG 的聊天機器人可以提供更有
效的支持，因為它們可以存取最新的產品規格或客戶特定資訊。這會帶來更好的客戶體驗和更高的滿意度。
透過 RAG 改進 AI 化身
檢索增強生成 (RAG) 允許人工智慧化身或數位人類在互動過程中檢索和使用即時的、特定於上下文的信息，從而增強它們。此功能使人工智慧化身能夠提供個人化的建議和回應，使討論變得更加人性化並適合個人用戶的需求。
加速新進員工入職
透過將檢索組件納入生成模型，RAG 系統可以根據公司特定文件、培訓材料和先前搜尋的大量檔案為新員工提供即時的、上下文相關的資訊。這種技術不僅可以個人化學習體驗，還可以確保所提供的資訊是正確且最新的。