1. RAG（检索增强生成）
RAG（Retrieval Augmented Generation）是一种结合信息检索与生成式语言模型的方法，旨在提升知识问答的精准性和有效性。RAG通过检索外部知识源来增强生成模型的能力，具体工作流程如下：
- 检索
：根据用户请求，从外部知识源（如企业知识库）中检索相关的上下文信息。 - 增强
：将用户查询和检索到的附加上下文信息填充到提示模板中，丰富模型的输入。 - 生成
：将增强后的提示模板输入到生成模型中，生成准确且符合上下文的答案。
RAG的优势在于：
- 提高准确性
：通过检索相关的信息，RAG可以提高生成文本的准确性，减少模型幻觉。 - 减少训练成本
：与需要大量数据来训练的大型生成模型相比，RAG可以通过检索机制来减少所需的训练数据量，从而降低训练成本。 - 适应性强
：RAG模型可以适应新的或不断变化的数据。由于它们能够检索最新的信息，因此在新数据和事件出现时，它们能够快速适应并生成相关的文本。
在私有数据RAG的场景中，企业可以将自身的知识库作为外部知识源，为生成模型提供领域专业知识，从而更准确地回答用户的问题。例如，在智能客服系统中，RAG可以根据用户的问题，从企业的产品说明书、技术手册等私有知识库中检索相关信息，并结合这些信息生成回答，提高客服的效率和准确性。
2. 大模型对企业知识管理带来的变革
大模型技术，特别是生成式预训练模型，如GPT等，为企业知识管理带来了深刻的变革。这些模型具备强大的自然语言理解与生成能力，能够从海量数据中快速提取有价值的信息，并以人类自然语言的方式进行表达。
大模型对企业知识管理带来的变革主要体现在以下几个方面：
知识提取与整合：大模型可以快速处理企业的非结构化数据，如文档、邮件、聊天记录等，从中提取有价值的信息，并整合成结构化的知识库。这大大提高了知识管理的效率和准确性。
智能问答与推荐：结合RAG技术，大模型可以根据用户的问题，从知识库中检索相关信息，并生成准确的回答。此外，大模型还可以根据用户的行为和偏好，提供个性化的知识推荐，帮助用户更快地找到所需的信息。
知识共享与协作：大模型可以打破部门之间的信息壁垒，实现知识的共享与协作。员工可以通过智能问答系统快速获取其他部门的知识和经验，提高工作效率和创新能力。
知识更新与维护：大模型支持动态更新知识库，使其能够快速反映企业的最新信息。同时，大模型还可以自动检测知识库中的错误和过时信息，提醒管理员进行更新和维护。
