检索增强生成（Retrieval Augmented Generation）时代
在不断发展的生成人工智能世界中，检索增强生成 (RAG) 标志着一项重大进步，它将检索模型的准确性与生成模型的创造性相结合，达到了准确&创新的更高层级。
这种创新架构可以同时达到：精确信息检索，上下文理解，以及响应式回应，三重效果。 RAG 利用广泛的数据库和大型语言模型 (LLM) 的动态功能来生成富有洞察力和准确性的结果。
RAG 架构由两个主要组件组成：数据准备（蓝色）和 RAG 系统本身（绿色）。数据准备涉及连接到原始数据源、使用上下文信息标注数据、将文档分块为更小的单元，以及将这些模块转换为向量嵌入。分块可以提高一致性，而嵌入可以为 RAG 生成器提供更好的语义匹配和相关知识检索。
RAG 系统接受用户提示，在嵌入中搜索相关段落，并将其发送到 LLM（大型语言模型）以生成响应。人类的参与在数据准备和 RAG 系统中都至关重要，在数据准备中，领域专业知识和上下文被添加到原始数据中，而在 RAG 系统中，人类增强了矢量检索的相关性并提供提示/响应质量保证。
RAG 的亮点：最佳用例
RAG 架构的多功能性极强，可满足从对话式 AI 和内容创建到搜索引擎中复杂查询解析的一系列应用。其独特的能力将生成响应基于实际的检索数据，使其特别适合：
- 客服系统：为客户询问提供准确、上下文相关的答案。
- 教育平台：基于广泛的知识库提供详细的解释或答案。
- 研究和分析工具：将复杂的信息提炼成全面的摘要。
- 内容生成：在各个领域制作丰富、信息丰富且相关的内容。
如何创建高质量的RAG模型
RAG 的功效取决于其架构中的细致决策：
- 数据准备：选择数据并将其分成连贯的单元，而不丢失上下文本质。澳鹏在数据注释和分块（图中的步骤 B 和 C）方面的专业知识可确保数据在上下文中保持完整并准确标记。
- 嵌入技术：选择正确的方法将文本块转换为嵌入，以实现高效检索。
- 相关性和排名：用于确定检索到的数据与用户提示及其后续排名的相关性的算法。澳鹏的人机交互方法增强了检索数据的相关性和排名（图中的步骤 3）。
质量第一
确保 RAG 输出的最高质量和准确性需要考虑以下几个因素：
- 全面的数据注释：让人类准确地标记和分类数据。澳鹏的数据注释服务（图中的步骤 B）确保精确且与上下文相关的数据注释。
- 减少偏差：积极寻找并消除数据集和模型响应中的偏差。
- 持续评估：根据各种提示定期测试模型，以确保一致性和可靠性。澳鹏的质量保证流程有助于长期保持模型的性能。
RAG评估
让我们深入研究 RAG 不同阶段使用的核心自动评估指标，涵盖检索和生成阶段。
检索指标
- 上下文召回：该指标衡量检索组件成功返回的相关块的百分比。
- 上下文精度：上下文精度评估将检索到的块分类为相关的准确性。
生成指标
生成阶段指标侧重于输出的忠实度和与提示的相关性，确保生成的文本遵循事实的正确性和相关性。
- 忠实度：测量生成的与检索到的相关块的事实正确性背离的句子/短语的数量。
- 相关性：该指标评估生成的与用户查询不相关的句子/短语的数量，确保系统的响应保持重点和主题。
自动评估指标：监控 RAG 的精度和相关性
虽然人为参与对于提高 RAG 系统的质量和完整性是不可或缺的，但自动评估指标在持续监控这些架构的性能方面发挥着至关重要的作用。这些指标使 AI 团队能够快速识别需要改进的领域，确保 RAG 在实时应用中保持有效和高效。
人工评估
这些自动评估指标是人工智能开发工具包中的重要工具，可以定量衡量 RAG 系统的性能。然而，当辅以细致入微的人类评估时，它们的功能最佳，可以捕捉自动化系统可能错过的语言和上下文的微妙之处。在整个 RAG 架构中，人为因素至关重要：
- 数据注释和分块：确保数据块上下文完整且注释精确。澳鹏的数据注释服务（图中的步骤 B 和 C）在这方面表现出色。
- 模型训练和调整：根据细致入微的理解和反馈来完善模型。澳鹏在模型训练和调优方面的专业知识可确保最佳性能和模型漂移监控。
- 质量控制：监督模型输出的准确性、有用性和安全性。澳鹏的质量保证流程（图中的提示/响应质量保证 – 步骤 1 和 5）保持最高标准。
- 确保上下文完整性：解释目前人工智能无法掌握的细微差别和上下文。澳鹏的人机交互方法（提示/响应图中的步骤 1、3 和 5）可确保上下文完整性。
- 防止错误：持续的人工监督有助于实时识别和纠正错误或不准确之处。
通过集成自动评估指标和人类判断，RAG 系统可以实现高度的准确性、相关性和可靠性，这对于实际应用至关重要。
与澳鹏合作，获得高质量RAG辅助
利用澳鹏在数据标注、模型训练和质量评估方面的丰富经验，组织可以释放 RAG 架构的全部潜力。澳鹏的定制服务涵盖 RAG 旅程的每一步，从数据准备，和模块改进，到优化模型响应。与澳鹏合作，确保您的人工智能计划不仅具有创新性，并且同时保证准确性和相关性。
结论
有效的人工智能系统需要在整个人工智能生命周期中进行人机交互。部署 AI 模型的一种有效方法是通过 RAG 架构。 RAG 系统允许 AI 团队通过更深入的领域专业知识来增强基础模型的语言能力。为 RAG 准备的文档和数据有助于通用基础模型更多地了解其从未接受过训练的领域。 澳鹏将以上述所有方式提供定制服务，在 RAG 流程的每个阶段（从数据准备到模型评估和完善）提供关键的人类专业知识和专家监督。如有需要，请联系我们，我们的专家会为您的RAG计划提供全面支持。
