RAG技術的探索與實踐
本文詳細記述了IS部門的Mars在技術分享會上對RAG（Retrieval-augmented Generation）技術的深入講解。文章從RAG技術的背景、核心概念、系統架構、工作流程，到實際應用案例，全方位展現了RAG技術如何助力企業提升信息檢索和文本生成的效率和质量。
Mars首先以輕鬆幽默的方式分享了自己的一些個人經歷，包括過去幾年因健康問題而對生活有了新的認識，也奠定了現在及未來的人生方向，科技融合生物領域，其中就包含本次分享的RAG技術。
Mars詳細解釋了RAG技術的全稱是“Retrieval-augmented Generation”，即檢索增強生成技術。這是一種結合信息檢索和文本生成的技術，通過從數據庫中提取信息，再利用大型語言模型如GPT生成更優質的回答。他通過圖表展示了RAG技術的基本架構，包括知識庫的建立、用戶問題的解析、檢索與生成的結合等。他講解了RAG技術中檢索機制和生成機制的雙重作用，以及如何通過向量數據庫等技術手段實現高效的資訊檢索。
Mars通過表格對比了RAG技術與傳統大模型的差異。他指出，RAG技術能夠靈活地將知識庫與大模型結合，實現動態更新，解決了傳統大模型更新成本高、存在幻覺問題等不足。
他深入討論了向量數據庫在RAG技術中的關鍵作用，包括如何將數據特徵化、向量化，並通過數學算法找出特徵相近的數據。他通過示例說明了向量數據庫在提高檢索精確度方面的優勢。
Mars分享了RAG系統的構建過程，包括知識庫的處理、用戶問題的解析、檢索與生成的結合等。他通過實際案例展示了RAG技術在企業知識庫管理、智能對話系統中的應用。他詳細討論了知識庫的處理流程，包括數據的上傳、分析、清洗、切片、總結，以及最終如何放入向量數據庫中。他闡述了在處理知識庫時考慮性能與平衡的重要性，並提出了分片處理的概念。
Mars還討論了檢索生成（Retrieve for Generation）的處理過程，包括用戶問題的解析、子查詢的生成、數據的檢索與篩選，以及最終如何結合大模型生成答案。
在討論環節，Mars回答了與會者關於RAG技術未來發展的問題，包括如何權衡生成機制與檢索機制的權重、多語言環境下RAG技術的適應性、以及RAG技術在視頻和圖片等多模態數據中的應用前景。他指出，RAG技術的未來發展方向將更加靈活和智能化，能夠更好地適應不同場景和需求。他還提到，隨著技術的進步，RAG技術可能會逐漸被更先進的大模型技術所取代。
最後，Mars總結了RAG技術的核心價值在於從知識庫中檢索有用資訊，並利用大模型生成優質回答。他指出，RAG技術的成功實施需要對軟體工程有深入的理解，包括數據處理、算法優化、系統資源管理等方面。他展望了RAG技術的未來發展，認為隨著技術的進步，RAG技術將更加靈活和智能化，能夠更好地適應不同場景和需求。他還鼓勵與會者繼續探索和實踐RAG技術，以推動企業的技術進步和創新。