「檢索增強生成 (Retrieval-Augmented Generation, RAG)」是一種結合了信息檢索 (Retrieval) 和文本生成 (Generation) 的框架，旨在通過從外部知識庫中檢索相關信息，來增強大型語言模型 (LLMs) 生成文本的質量、準確性和知識覆蓋範圍。
簡單來說，RAG 的核心思想是讓 LLM 在生成回答或內容之前，先從外部資料庫中找到相關的資訊作為參考，然後基於這些檢索到的資訊來生成最終的輸出。這樣可以有效地利用外部知識來彌補 LLM 自身知識的不足，減少幻覺 (Hallucination) 的發生，並提高生成內容的真實性和可靠性。RAG 的主要步驟：
- 檢索 (Retrieval):
- 當用戶提出一個問題或發出一個指令時，RAG 系統首先會分析這個輸入，並將其轉換成一個查詢。 然後，使用這個查詢在一個外部的知識庫或文檔集合中進行檢索，找到與用戶輸入最相關的文檔片段或信息。這個知識庫可以是各種形式，例如向量資料庫、傳統的文檔資料庫、甚至是網頁等。 檢索過程通常使用一些信息檢索技術，例如基於關鍵詞的搜索、語義搜索（利用向量嵌入的相似度搜索）等。
- 增強 (Augmentation):
- 檢索到的相關信息片段會被添加到原始的用戶輸入提示 (prompt) 中，形成一個增強的提示。這個增強的提示包含了用戶的問題和相關的外部知識。
- 生成 (Generation):
- 這個增強的提示會被輸入到大型語言模型 (LLM) 中。 LLM 會利用增強提示中的信息（包括用戶的原始問題和檢索到的外部知識）來生成最終的回答或內容。
RAG 的優點：
- 減少幻覺 (Mitigating Hallucinations): 通過讓 LLM 參考外部的真實信息，可以顯著減少模型生成不實或虛構內容的可能性。
- 提高知識覆蓋範圍： LLM 本身的知識是有限的，RAG 可以讓模型在生成時訪問到最新的或特定的知識，擴展其知識邊界。
- 提高答案的相關性和準確性： LLM 可以基於檢索到的與用戶問題最相關的信息生成答案，從而提高答案的質量和準確性。
- 可解釋性： RAG 允許用戶追溯模型生成答案所依據的外部信息來源，提高了模型輸出的可解釋性。
- 易於更新知識： 當需要更新知識時，只需要更新外部知識庫即可，而不需要重新訓練整個 LLM。
- 個性化和定制化： 可以根據不同的應用場景或用戶需求，使用不同的外部知識庫，實現個性化和定制化的信息檢索和生成。
RAG 的應用場景：
- 問答系統： 回答用戶關於特定領域或主題的問題，例如基於公司內部文檔的問答、基於產品知識庫的問答等。
- 聊天機器人： 使聊天機器人能夠提供更準確和有根據的回答，提升對話質量。
- 內容創作： 幫助生成基於特定資料或研究的報告、文章等。
- 搜索引擎增強： 結合檢索結果和 LLM 的生成能力，提供更豐富和有深度的搜索答案。
總結來說，檢索增強生成 (RAG) 是一種有效的方法，可以將大型語言模型的強大生成能力與外部知識庫的豐富信息結合起來，從而提高生成文本的質量、準確性和可靠性，並解決 LLM 在知識和幻覺方面的一些局限性。
