拥抱未来的技术——RAG技术的新时代

人工智能

2023-09-21 22:07:38

RAG技术：迈向可信可靠的人工智能的变革性突破

导言

人工智能(AI)领域正在发生一场变革，而RAG(检索增强生成)技术正站在这场变革的前沿。RAG技术通过将大规模语言模型(LLMs)与外部知识相结合，克服了LLMs固有的局限，为AI赋予了前所未有的可解释性、可靠性和鲁棒性。

RAG技术的基本原理

RAG技术的核心是将LLMs与外部知识库相结合。LLMs是强大的机器学习模型，能够通过从大量文本数据中学习来生成新的文本。而外部知识库则包含来自百科全书、新闻文章和科学论文等各种来源的事实和信息。

通过将这些知识库与LLMs的训练数据相结合，RAG技术使LLMs能够学习真实世界中的知识，从而提高准确性并减少幻觉和过时知识的发生。

RAG技术的优势

RAG技术提供了一系列独特的优势，使它成为构建可信赖AI模型的有力工具：

可解释性： RAG技术能够生成可解释的推理过程。这意味着我们可以清楚地看到模型是如何得出结论的，以及它使用了哪些信息。这对于确保模型的可信赖性和可靠性至关重要。
可靠性： RAG技术能够生成更可靠的结果，因为它从外部知识库中学习事实和信息，从而最大程度地减少了幻觉和过时知识的发生。
鲁棒性： RAG技术更能抵抗对抗性示例，即旨在欺骗机器学习模型做出错误预测的精心设计的输入。RAG技术能够识别对抗性示例，并对它们做出正确的预测。
知识整合能力： RAG技术能够整合外部知识，以提高模型的准确性和可靠性。这使得RAG技术能够解决各种复杂的任务，如问答、翻译和文本摘要。

RAG技术的应用前景

RAG技术有望在各种领域发挥变革性作用，包括：

问答： RAG技术可以构建出能够回答问题并提供可靠准确答案的系统。
翻译： RAG技术可以构建机器翻译系统，将一种语言的文本翻译成另一种语言，同时保持原文的含义。
文本摘要： RAG技术可以构建文本摘要系统，将长文本缩减为更短的摘要，同时保留重要信息。
代码生成： RAG技术可以构建代码生成系统，根据自然语言提示生成计算机代码。
决策支持系统： RAG技术可以构建决策支持系统，帮助决策者做出更明智的决策。
人工智能助手： RAG技术可以开发出能够与人类自然交互并执行各种任务的人工智能助手。

代码示例

以下是使用RAG技术构建简单问答系统的一个Python代码示例：

import transformers

# 加载 LLM 和外部知识库
model = transformers.AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("google/t5-large")
knowledge_base = transformers.AutoTokenizer.from_pretrained("google/rag-token-nq")

# 预处理问题
question = "美国有多少个州？"

# 使用外部知识库增强输入
input_ids = knowledge_base.encode(question, return_tensors="pt")

# 将增强后的输入传递给 LLM
output = model.generate(input_ids=input_ids)

# 解码并打印答案
answer = knowledge_base.decode(output[0])
print(answer)

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