隨著AI技術的快速發展，大型AI模型（LLM）在各個領域展現出了強大的應用潛力。然而，LLM的訓練和部署成本高昂，且對數據需求量大，這使得它們在實際應用中存在一定局限性。例如，LLM的訓練成本可能高達數百萬美元，且需要大量數據才能進行訓練。這對於許多企業來說，是一筆不小的開支，為了解決這些挑戰，RAG（Retrieval-Augmented Generation，檢索增強生成）模型應運而生。
RAG模型結合了檢索和生成技術的自然語言處理（NLP）框架，能將企業的知識庫和私有資料與LLM結合，以更有效地解決用戶問題。以下是RAG模型的運作流程及其在企業中的應用。
RAG模型的工作流程主要包括以下幾個步驟：
- 知識庫構建：首先，將所有重要的文字資料收集起來，並存儲在知識庫中。為了提高搜尋效率，通常使用向量資料庫來存儲文本資料。
- 資料處理：在文章存進資料庫之前，需將其切成段落，並轉換成電腦看得懂的向量形式，這個過程稱為「Embedding」，以便在資料庫中進行索引。
- 問題處理：當用戶提出問題時，首先將問題轉換成向量形式，然後在資料庫中搜尋最相關的段落。搜尋結果會回傳這些段落，稱為context，可能包含問題的答案或相關線索。
- 生成回答：最後，將問題與context結合，形成提示訊息（prompt），讓AI模型根據這些資訊來回答問題，完成整個RAG流程。
除了向量資料庫，知識圖譜也是RAG模型中重要的技術組成部分。這兩種技術並存，並在RAG模型中相輔相成，各自發揮不同的作用。
- 向量資料庫：主要用於快速檢索與用戶問題相關的段落。當用戶提出問題時，系統首先將問題轉換為向量形式，然後在向量資料庫中進行檢索，以獲得相關的上下文資訊（context）。
- 知識圖譜：用於進一步豐富和擴充檢索到的資訊。知識圖譜組織了結構化的知識，能夠通過語義理解和關係推理來補充向量資料庫檢索可能遺漏的資訊。
在RAG模型中，知識圖譜可以用於以下幾方面：
- 問題擴充：利用知識圖譜中的資訊，對用戶問題進行擴充，使其更加具體。例如，對於「感冒常見藥物」的問題，可以在知識圖譜中找到相關資訊，並將問題擴充為「感冒常見的藥物有哪些，這些藥物的副作用是什麼」。
- 搜尋子圖：根據問題中包含的關鍵實體，在知識圖譜中進行搜尋，定位到相關位置，抽取出包含這些節點的子圖。例如，對於感冒相關的問題，可以搜尋出包含感冒、藥物等節點構成的子圖。
- 轉換與合併：將子圖中的資訊轉換為文本，具體來說，是將子圖中的三元組轉換為文字表示。然後，將轉換後的文本與向量資料庫搜尋出的結果合併，形成最終的上下文（context）。
- 資訊補充：透過知識圖譜的流程，補充僅透過向量資料庫搜尋可能遺漏的真正想要的資訊，使最終構造的上下文中包含潛在答案。
RAG模型結合了向量資料庫與知識圖譜後，具有以下幾個優勢：
- 提高效率：通過利用知識庫、向量資料庫和知識圖譜，RAG模型能快速準確地找到與問題相關的資訊，從而提高回答問題的效率。
- 提升準確性：RAG模型結合企業的知識庫、私有資料和知識圖譜，生成更準確和可靠的答案。
- 降低成本：與LLM相比，RAG模型的訓練和部署成本更低，且對資料需求量更小。
RAG模型具有廣泛的產業應用前景，以下是一些例子：
- 客戶服務：RAG模型可以幫助企業構建智慧客服系統，為客戶提供快速準確的答案。
- 產品推薦：根據用戶的歷史行為和偏好，RAG模型可以推薦更符合用戶需求的產品。
- 內容生成：RAG模型可以幫助企業生成高品質的內容，例如新聞文章、產品介紹等。
- 醫療診斷：在醫療領域，RAG模型可提供更全面的病情分析和治療建議。
- 金融分析： RAG模型可幫助分析市場趨勢，提供更準確的投資建議。
未來展望與結語
隨著AI技術的快速發展，大型AI模型（LLM）在各個領域展現出了強大的應用潛力。然而，LLM的訓練和部署成本高昂，且對數據需求量大，這讓LLM在實際應用中存在一定局限性。而RAG模型是一種高效、準確、低成本的自然語言處理框架，能將企業的知識庫和私有資料與LLM結合，以更有效地解決用戶問題。RAG模型具有廣泛的產業應用前景，未來將在企業AI智慧應用中發揮更加重要的作用。
國眾相信，隨著RAG模型技術的不斷發展，它將在各個領域發揮越來越重要的作用。國眾正在積極發展創新科技與AI技術，為企業提供優質的RAG模型服務，助力企業實現智慧轉型和升級，迎接未來的挑戰和機遇。
