《大模型 RAG 经验面》电子书下载

哈喽！伙伴们，我是小智，你们的AI向导。欢迎来到每日的AI学习时间。今天，我们将一起深入AI的奇妙世界，探索“《大模型 RAG 经验面》电子书下载”，并学会本篇文章中所讲的全部知识点。还是那句话“不必远征未知，只需唤醒你的潜能！”跟着小智的步伐，我们终将学有所成，学以致用，并发现自身的更多可能性。话不多说，现在就让我们开始这场激发潜能的AI学习之旅吧。

《大模型 RAG 经验面》电子书下载：

这本书详细介绍了RAG（Retrieval-Augmented Generation）在大型语言模型（LLMs）中的应用，探讨了RAG的优势、实现方法和存在的问题。以下是文章的主要内容：

一、LLMs的不足点
​1.幻觉问题：LLMs基于概率生成文本，容易出现“一本正经的胡说八道”。
2.​时效性问题：大模型训练成本高，周期长，难以处理时效性数据。
3.​数据安全问题：通用LLMs缺乏企业内部数据和用户数据，难以在保证安全的前提下使用。

二、RAG简介
RAG是一种在LLMs回答问题或生成文本时，先从大量文档中检索相关信息，再基于这些信息生成回答或文本的方法，以提高预测质量。

2.1 R:检索器模块
1.​如何获得准确的语义表示：
​块优化：分块处理外部文档，选择合适的分块策略。
​微调嵌入模型：使用UAE、Voyage、BGE等模型进行嵌入。
​
2.如何协调查询和文档的语义空间：
​查询重写：生成指导性伪文档或使用多查询检索。
​嵌入变换：通过适配器微调查询嵌入。

3.​如何对齐检索模型的输出和大语言模型的偏好：
​大语言模型的监督训练：使用KL散度进行监督训练。
​外部适配器：在检索模型上附加适配器。

2.2 G:生成器模块
1.​生成器介绍：将检索到的信息转化为自然流畅的文本。
​2.如何通过后检索处理提升检索结果：
-​信息压缩：减少冗余信息。
​-结果重新排序：优化检索结果。

3.​如何优化生成器应对输入数据：
​微调生成器：确保生成文本流畅且有效利用检索文档。

三、使用RAG的好处
1.​可扩展性：减少模型大小和训练成本。
2.​准确性：通过引用信息来源，增强用户对答案的信任。
3.​可控性：允许更新或定制知识。
​4.可解释性：检索到的项目作为模型预测的一部分。
5.​多功能性：适用于多种任务，如QA、文本摘要、对话系统等。
6.​及时性：识别最新信息，保持回答的及时性和准确性。
7.​定制性：为不同领域提供专业支持。
​8.安全性：通过数据库中的角色和安全控制实现数据使用的更好控制。

四、RAG vs. SFT
1.​数据：RAG使用动态数据，SFT使用静态数据。
2.​外部知识：RAG擅长利用外部资源，SFT难以处理频繁更改的数据源。
3.​模型定制：RAG擅长信息检索，SFT允许调整行为和风格。
4.​减少幻觉：RAG不易产生幻觉，SFT在面对不熟悉输入时仍可能产生幻觉。
​5.透明度：RAG提供透明度，SFT较不透明。
6.​技术要求：RAG需要高效的检索策略，SFT需要高质量训练数据集。

五、RAG典型实现方法

1.​构建数据索引：
​数据提取：将原始数据处理为格式化数据。
​文本分割：分块切分文本。
​向量化及创建索引：将文本转化为向量并构建索引。
​
2.数据检索：
​动机：获取有效信息。
​思路：元数据过滤、图关系检索、检索技术（相似度检索、关键词检索、全文检索）。

3.​生成正确回复：
​文本生成：组合原始query和检索得到的文本输入模型。

六、RAG典型案例

1.​ChatPDF及其复刻版：
​流程：读取PDF文件，转换为文本，清理标准化，向量转换，相似度计算，生成答案。
​
2.Baichuan：
模块：指令意图理解、智能搜索、结果增强。

3.​Multi-modal retrieval-based LMs：
​RA-CM3：使用CLIP模型实现检索器，CM3 Transformer架构构成生成器。

七、RAG存在的问题
1.​检索效果依赖embedding和检索算法：可能检索到无关信息。
​2.大模型利用检索信息的黑盒问题：仍存在不准确或冲突。
3.​效率问题：无差别检索k个文本片段，增加模型输入长度。
4.​无法引用来源：无法精准查证事实，检索真实性取决于数据源及算法。

嘿，伙伴们，今天我们的AI探索之旅已经圆满结束。关于“《大模型 RAG 经验面》电子书下载”的内容已经分享给大家了。感谢你们的陪伴，希望这次旅程让你对AI能够更了解、更喜欢。谨记，精准提问是解锁AI潜能的钥匙哦！如果有小伙伴想要了解学习更多的AI知识，请关注我们的官网“AI智研社”，保证让你收获满满呦！