RAG检索增强如何让AI智能体更精准可信

当我们将大模型应用于实际业务场景时会发现，通用的基础大模型基本无法满足我们的实际业务需求，主要有以下两方面原因：

模型自身的知识完全源于它的训练数据，对于一些实时性的、非公开的或离线的数据是无法获取到的。

AIGC有时候会一本正经地胡说八道，生成文本时可能出现的与事实不符、不准确或完全虚构内容。例如生成从未发生过的事例、不存在的人物或地点等。

传统大语言模型依赖于模型内部存储的知识进行文本生成，而RAG则引入了外部知识库的检索机制。这意味着在生成文本时，模型不仅基于自身学习到的概率分布，还会实时检索大规模数据库中的相关事实信息，并将这些准确、最新的信息融入到生成的回答中，显著提升了答案的准确性和时效性。

正如之前信息提及，RAG可以有效减少模型“编造”内容的可能性，因为它不完全依赖于自身的记忆来生成，还通过查询一个经过筛选和验证过的知识库来提供确切的信息支持。

RAG能够明确指出生成内容所依据的事实来源，提高了其生成结果的可解释性和透明度，用户能更好地理解AI决策过程，增强对输出的信任感。

RAG通过检索+生成的方式能够在保证一定准确性的同时，避免无效地增加计算资源消耗，降低获取高质量输出的成本。

RAG技术可以根据不同场景定制化的知识库提供精确且有针对性的答案，而不局限于通用模型所能覆盖的知识范围。

RAG的技术实践在各个行业中都取得了成功，尤其在传统行业的智能化升级，进一步推动了AI在各个领域的应用深度和广度。 

RAG能够使大模型运行时利用外部数据源，包括知识库、文档、数据库和互联网等，填补其训练数据中未涵盖的知识差距。用户可以通过自然语言查询要寻找的信息，系统则能生成准确的响应，或提供相似案例、或主题的其他资料辅助检索。

自动化客服通常需要访问外部数据，特别是在处理产品详情、账户特定信息或故障排除时。RAG技术能够检索外部数据源准确回答客户问题。

客户支持可能需要回答有关新产品、更新政策或更改服务条款的查询，在产品线、软件版本或公司政策经常更新的情况下，RAG动态地从最新的文档或数据库中检索。

在法律咨询过程中，RAG技术可以帮助律师快速检索相关的法律条文、判例和法律法规，并从中提取有用的信息。通过这种方式，律师可以更准确地理解客户的法律问题，并提供更有针对性的解决方案。

此外，RAG技术还能够自动生成法律文书，如合同、起诉书和辩护词等。这些文书需要准确、专业和规范的语言表达，RAG技术能够通过对大量法律文书的分析和学习，自动学习和生成符合规范的语言表达，提高文书的准确性和专业性。

RAG技术可以为新闻并媒体业提供个性化内容推荐。用户可以查询自己感兴趣的主题，系统会自动生成与主题相关的，个性化的新闻或文章，为创作者提供更多的灵感和创意，帮助他们在创作过程中找到更好的思路和方向，提升内容创作的自由度和灵活性，使其能够更好地满足用户的需求和口味。

RAG技术能够检索外部重点知识语料库（如教科书或科学论文集），避免数十亿文本来源中无法验证的的错误信息，从而最大限度地减少大模型的幻觉和其他错误支持。例如，学生在学习过程中遇到问题时，可以通过RAG驱动的智能问答系统提交查询，系统能够从庞大的教育资源库中检索相关信息，并基于检索结果生成准确且有针对性的回答或解决方案。

RAG也可以整合最新的研究成果、行业动态等实时信息，辅助教师更新教学资料，生成与时俱进的教学大纲、章节摘要或者教学案例。

IDI(Industrial Digitalization & Intelligence)事业部成立于2022年10月11日，专注于为企业提供与数字化平台建设相关的业务咨询、方案设计、项目交付管理等全流程服务，有能力服务处于数字化转型不同阶段的企业客户 (包括早期规划、中期咨询与交付、后期运营维护等)，对医疗、制造、零售、企业服务等行业有深刻的研究和前沿探索能力，致力于成为企业客户在数字化时代最紧密的伙伴。