架构如何克制 的局限性 LLM RAG

检索增强生成促成了 LLM 和实时 AI 环境的彻底变革，以发生更好、更准确的搜查结果。

在本系列的第一局部中，我重点引见了各个行业和地域的组织对生成式 AI 和大型言语模型 (LLM)的日益增长的驳回。公司坚信，实时 AI 运行程序是弱小的引擎，可以协助他们优化数字性能、在饱和市场中逾越竞争对手、建设更结实的客户相关并提高利润率。

依据Gartner的说法，到 2026 年，以多样化数据和媒体魄式为特征的多模态 AI 模型将在 10 个 AI 处置打算中占据六个。通用 LLM 的局限性，例如过期的训练数据、缺乏组织特定的高低文和 AI 幻觉，是这些 AI 模型中高搜查准确性和性能的阻碍。但是，正如我在本系列的第一局部中所讨论的，经过经常使用向量数据库，企业可以缓解这些应战并优化其 AI 运行程序。

检索增强生成 (RAG) 是一种架构框架，应用向量数据库来克制现成 LLM 的局限性。在本文中，我将疏导你了解 RAG 的配置和优势，以及它如何促成 LLM 和实时 AI 环境的彻底变革。但是，在我讨论 RAG 的优势之前，我将讨论处置 LLM 局限性的另一种经常出现处置打算：微调。

处置 LLM 局限性的两种方法

只管 RAG 是克制 LLM 局限性最有效的方法之一，但它并不是惟一的处置打算。我在上方讨论了这两种方法。

微调

微调触及驳回一个预先存在的经过预训练的 LLM，例如现成的处置打算，并对其启动更多轮的训练。企业可以依据须要暂时或活期对 LLM 启动微调。

微调通常触及较小或超特定的数据集。例如，医疗保健或教育畛域的企业或者宿愿微调通用 LLM 以满足其环境的特定需求。

只管微调是一个弱小的选用，但它既耗时又消耗资源，关于许多人来说，这是一个累赘不起的选用。

检索增强生成 (RAG)

RAG 是一种架构框架，可协助企业在其 LLM 和 AI 生态系统和流程中经常使用专有向量数据库作为先导步骤。RAG 将这些搜查结果用作 LLM 的附加输入，可用于塑造其答案。RAG 经过外部向量数据库提供高度语境化、实时、特定于企业的企业数据，从而提高了 LLM 结果的准确性。

至关关键的是，RAG 准许公司在不从新训练其 LLM 的状况下口头此操作。RAG 架构使 LLM 能够在对揭示或查问创立照应之前访问外部数据库。

经过绕过从新训练流程，RAG 为企业提供了一种经济且方便的模式来增强其 AI 运行程序，而不会侵害搜查准确性和性能。

RAG 的配置和优势

既然你对 RAG 有了基本的了解，我想将重点转移到它的关键配置和关键优势上。

更好的搜查品质

增强的搜查品质是企业经常使用 RAG 解锁的首批优势之一。通用预训练 LLM 的搜查准确性和品质有限。为什么？由于它们只能口头其初始训练数据集所准许的操作。随着期间的推移，这会造成效率低下，并且对查问的照应要么失误，要么无余。

经常使用 RAG，企业可以等候更具档次性、全体性和语境化的搜查。

归入专有数据

经常使用 RAG 的另一个好处是经过附加数据集（尤其是专有数据）来丰盛 LLM。RAG 模型确保了此专有数据（在外部向量数据库中规范化为数字向量）是可访问和可检索的。这使 LLM 能够处置复杂且纤细的特定于组织的查问。例如，假设员工提出一个特定于某个名目、专业记载或人事档案的疑问，则增强型 RAG LLM 可以毫不费劲地检索此消息。归入专有数据集还可以降低 LLM 引发幻觉照应的危险。但是，企业必定建设持重的护栏，以保养自身及其用户的安保性和秘密性。

RAG 除了显而易见的优势外，还有一些不太显著但雷同弱小的优势。经过提高搜查品质并归入专有数据，RAG 准许企业以多种模式应用其 LLM，并将其运行于简直任何用例。它还有助于企业充沛应用其外部数据资产，这是踊跃优化数据治理生态系统的动力。

展望 RAG

RAG 可以协助生成更好、更具高低文且没有幻觉的照应来回答人类的疑问。借助 RAG，聊天机器人的照应答用户来说更快、更准确。当然，这只是一个繁难的用例。生成式 AI 和 LLM 在不同的行业和天文区域中激增。因此，经常使用向量数据库优化 AI 运行程序的后劲也是无量无尽的。

许多未来的场景和用例须要亚秒级决策、无可比较的搜查准确性和全体业务背景。向量，特意是经过相似性搜查的力气，是这些场景中成功的关键。思考欺诈评价和产品介绍等用例。这些应用了相反的极速向量处置准则来增强相似性和高低文。这验证了 LLM 向量数据库可以在各种设置中成功极速且相关的结果。

企业经常使用向量数据库可以成功的目的没有限度。最关键的是，向量数据库确保任何组织都不会感觉自己无法介入 AI 反派。

防止 LLM 阻碍

AI 驳回正在变得广泛，多模态 LLM 模型正在成为常态。在此背景下，公司必定确保 LLM 的传统限度不会形成严重阻碍。搜查准确性和性能是必定的，企业须要始终寻觅方法来优化现成的 LLM 并消弭其应战。

只管微调是一种潜在的处置打算，但它通常既低廉又耗时。并非一切公司都领有活期微调通用 LLM 所需的资源。检索增强生成是一种更经济、更繁难、更高效的模式，可以逾越 LLM 限度，并协助企业经常使用外部数据集增强其 AI 生态系统。

RAG 的关键优势包括更好的搜查品质、蕴含专有数据集的才干以及 LLM 的更多样化用例。

只管 RAG 是一个弱小的模型，可以增强 AI 环境，但 LLM 和向量数据库畛域的始终提高标明实时 AI 环境仍处于起步阶段：未来充溢了或者性。