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Retrieval-Augmented Generation (RAG) 是一種結合檢索（Retrieval）與生成（Generation）的混合技術框架。其核心目標是利用外部知識源來增強生成式人工智慧（Generative AI）的能力。

RAG 的特色

檢索外部知識
RAG 能利用外部數據庫（如文檔庫或向量數據庫）檢索與查詢相關的資訊，而不僅依賴模型內部的預訓練知識。
生成專業回答
結合檢索到的上下文內容，生成模型可生成更準確且有針對性的回答。
動態更新
外部知識庫的內容可持續更新，無需重新訓練模型。

RAG 的運作原理

RAG 通常由兩個核心組件構成：檢索模塊和生成模塊。

檢索模塊（Retriever）

負責從外部知識來源中檢索與用戶查詢相關的文本。
通過嵌入模型（Embeddings）將文本轉換為高維向量，以捕捉文本的語義特徵。
檢索過程基於向量相似度（如餘弦相似度）來篩選最相關的文本片段。

生成模塊（Generator）

接收檢索模塊提供的相關文本片段作為上下文。
利用生成式模型（如 GPT、LLaMA）生成基於上下文的回答。
生成的結果不僅依賴查詢語句，還受到檢索到的外部文本片段的影響。

RAG 的技術流程

RAG流程圖

RAG運作圖參考自 https://huggingface.co/learn/cookbook/zh-CN/advanced_rag

圖引用自 Langchain

數據準備
- 將外部知識庫（如 PDF、文檔）轉換為可檢索的格式。
- 使用嵌入模型生成每段文本的向量，並存入向量數據庫（如 Chroma 或 FAISS）。
查詢處理
- 將用戶查詢轉換為嵌入向量。
- 在向量數據庫中根據查詢向量檢索最相關的文本片段。
文本生成
- 將檢索到的文本與查詢一同傳入生成式模型。
- 根據檢索到的上下文生成針對性的回答。

RAG 的核心優勢

1. 準確性提升

結合外部知識，使生成模型在回答時能依據最新且相關的內容，而不僅依賴訓練期間的數據。
特別適用於需要高度專業知識的領域，如法律、醫療、技術文檔。

2. 動態性與靈活性

知識庫可以動態更新，無需對生成模型進行重新訓練。
支持處理多種格式的知識來源（PDF、Word、網頁）。

3. 節省計算資源

檢索模塊有效縮小了生成模型的處理範圍，減少不必要的推理工作。

RAG 與傳統生成模型的區別

特性	傳統生成模型	RAG
知識來源	模型內部預訓練知識	外部知識庫
回答更新	固定，無法動態更新	支持知識庫動態更新
準確性	依賴模型訓練數據	結合檢索，回答更精確
計算成本	處理整個上下文較昂貴	聚焦檢索結果，計算更高效

RAG 與相關技術的對比

RAG 作為一種結合檢索與生成的技術框架，與其他知識增強技術相比具有獨特的優勢。以下是一些關鍵技術的對比分析：

1. Fine-tuning vs. RAG

Fine-tuning 是透過額外的數據對生成模型進行再訓練，以增強其在特定領域的能力。
RAG 的優勢：
- 無需重新訓練模型，只需更新外部知識庫即可快速適應新知識。
- 適合動態性強的場景，例如新聞摘要或實時問答。
- 節省大量的計算資源，避免模型再訓練的高昂成本。

2. Prompt Engineering vs. RAG

Prompt Engineering 是通過設計精巧的提示（Prompts）來引導模型生成更準確的回答。
RAG 的優勢：
- 在提示中結合檢索到的上下文，提供更加具體和針對性的回應。
- Prompt Engineering 依賴於模型內部的知識，而 RAG 能補充外部最新資訊，克服模型知識過時的缺陷。
- 兩者結合：RAG 可以利用經過優化的提示工程進一步提升生成質量。

3. Retriever-Only System vs. RAG

Retriever-Only System 只檢索外部知識庫並直接返回檢索結果，無生成過程。
RAG 的優勢：
- 結合檢索內容進行定制化生成，針對複雜查詢提供更豐富的上下文回答。
- 解決檢索結果格式化和語意銜接的問題，例如將檢索到的多個片段整合為流暢的回答。
- 提升用戶體驗，減少用戶對檢索結果的二次理解成本。

RAG 的挑戰與改進方向

1. 檢索質量

問題：檢索模塊可能檢索到與查詢無關或不完全相關的文本片段。
解決方法：提高向量數據庫的檢索精度，如使用更好的嵌入模型。

2. 生成模型的依賴

問題：如果生成模型處理檢索文本的能力不足，回答可能仍不夠準確。
解決方法：選用性能更強的生成模型，或通過提示工程（Prompt Engineering）優化生成過程。

3. 文本分割策略

問題：如何設置適合的 chunk_size 和 chunk_overlap 是一大挑戰。
解決方法：根據文檔特性調整文本分割參數，確保上下文連續性。

4. 計算資源需求

問題：大規模文檢索和生成可能需要較多的計算資源。
解決方法：優化檢索模塊效率，並選用適當的硬件資源。

RAG 的未來發展

1. 多模態支持

未來的 RAG 框架可能支持多模態數據（如圖片、視頻）的檢索和生成。
例如：結合圖像檢索和文本生成，用於醫學影像報告。

2. 增強型檢索技術

引入更加智能的檢索方法，如基於深度學習的增強檢索模塊，進一步提升相關性。

崴寶結語

RAG 是一種強大的技術框架，它成功將檢索和生成相結合，使得生成式 AI 能夠處理更加複雜的知識密集型任務。

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