AIGC 知识:什么是 RAG? 如何使用 RAG 技术帮助我们制作自己的客户服务功能

RAG 解释及其示例

什么是 RAG?

检索增强生成 (Retrieval Augmented Generation, RAG) 是一种人工智能技术,将 信息检索文本生成 相结合。 以下是它的运作方式:

检索: 1. 您提出一个问题或请求信息摘要。 2. RAG 在庞大的文本数据集中(文档、文章等)搜索相关信息。

增强: 3. RAG 找到相关信息后,不会简单地将其原封不动地呈现出来。 相反,它会分析内容,提取关键点,并将其与您的特定问题或请求关联起来。

生成: 4. 最后,RAG 利用提取的信息和其对语言的理解,生成针对您需求的响应。 这种响应可以是事实性的、信息性的,甚至可以是创造性的,具体取决于情况。

例子:商场停车查找与 RAG

想象一下您要去一个新的商场,想知道停车信息。 您可以使用由 RAG 提供支持的系统,而不是手动搜索:

  1. 检索: 您问,“告诉我关于主街上 Westfield 购物中心停车情况的信息。”

  2. 增强: RAG 搜索有关该购物中心的在线文档、地图和评论。 它可能会找到以下信息:

    • 停车位数量
    • 不同停车结构及其位置
    • 实时停车可用性(如果可用)
    • 费用和支付选项
    • 残疾车辆的可访问性选项
    • 提及停车难易程度的评论
  3. 生成: RAG 不会向您展示所有原始信息,而是生成一个简洁用户友好的响应,例如:

“Westfield 购物中心提供充足的停车位,超过 2,000 个车位分布在三个多层结构中。 没有实时可用性数据,但评论表明周末可能会很忙。 主街结构靠近主要商店,而南入口结构则有无障碍停车位和较低的费用。 记得验证您的停车!”

这个响应不仅仅提供事实,它还会根据您的特定需求(快速找到停车位)来解释它们,并相应地调整信息。

超越停车:RAG 的各种应用

RAG 除了查找停车位之外,还有其他潜在应用。 它可以用于:

  • 总结复杂主题: 想象一个人工智能助手,可以检索相关新闻文章和研究论文,然后为您生成简洁的概述。
  • 创作内容: RAG 可以分析和学习不同的写作风格,然后生成诗歌、剧本甚至个性化故事。
  • 回答开放式问题: RAG 不会仅仅抛出事实,而是可以分析数据和不同视角,提供细致入微且富有洞察力的答案。

虽然 RAG 还处于开发阶段,但它展现了人工智能如何与信息交互并生成不仅信息丰富,而且针对特定需求和请求量身定制的响应的令人兴奋的可能性。

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