檢索增強生成（RAG）解析：如何在保護隱私中提升工作效率

更新於 2024/07/04發佈於 2024/06/27閱讀時間約 4 分鐘

在如今的數位時代，大型語言模型（LLM）如 GPT-4 已經成為許多領域的強大工具。然而，許多公司在考慮將 GPT 應用於工作中時，擔心數據外洩問題。檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）就是為了解決這個問題而誕生的。本文將介紹 RAG 的概念、運作原理、應用場景以及一些相關資源，幫助初學者了解這項技術。

什麼是 RAG (檢索增強生成)？

RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一種結合檢索和生成技術的方法。傳統的生成模型依賴於內部的知識庫來生成回應，而 RAG 則在生成回應之前，先從外部知識庫中檢索相關信息，然後將這些信息作為生成的輔助數據。這樣的方式不僅提升了生成內容的準確性和相關性，還能有效地保護隱私數據，因為可以控制檢索到的數據來源。

RAG：像考試中的Open Book，一鍵檢索，精準生成。

【RAG運作原理】

檢索階段：
- 當用戶輸入問題時，RAG 系統首先使用一個檢索模型（如 BM25 或 Dense Retriever）從外部知識庫中檢索相關文檔或段落。
生成階段：
- 將檢索到的文檔或段落作為上下文信息，輸入到生成模型（如 GPT-4）中，生成最終的回應。

這種方法的核心在於利用外部數據來增強生成模型的回應能力，使得回應更加準確和可靠，同時降低了數據外洩的風險。

【RAG 流程圖】

下面是一張優化後的專業流程圖，幫助理解 RAG 的運作原理：

RAG FLOW

這張圖表達了以下訊息：

用戶輸入問題作為 Prompt，經過系統處理。
Prompt 會存入 Document Storage。
系統從 Document Storage 中檢索相關的 Documents。
生成模型（Language Model）會利用這些檢索到的 Documents 生成最終的回應。
最終回應（Response）提供給用戶。

RAG 與模型微調（Finetuning）比較

在使用 LLM 時，企業常會考慮兩種方法：RAG 和模型微調（Finetuning）。以下是一個比較表，幫助了解這兩者的差異：

RAG VS Finetuning

從這張比較表可以看出，RAG 更適合那些需要動態更新資料的應用場景，而模型微調則更適合擁有固定資料且需要具體寫作風格的應用。

想把 GPT 應用在工作，卻怕外洩？RAG 就是解決方案！

在使用傳統的生成模型時，數據隱私是個很大的問題。企業在使用 LLM 生成模型時，必須將大量的數據上傳至雲端進行處理，這可能導致敏感信息的洩露。RAG 技術則可以通過設置私有的知識庫來解決這一問題，所有檢索和生成的過程都在受控的環境中進行，大大降低了數據外洩的風險。

RAG 的應用場景

RAG 技術在許多領域都有廣泛的應用，以下是幾個典型的應用場景：

企業內部知識管理：
- 大型企業擁有大量內部文檔和知識，RAG 可以幫助員工快速找到相關信息，提升工作效率。例如，在法律公司，律師可以通過 RAG 檢索相關的法律條文和案例來輔助他們撰寫法律意見。
醫療資訊檢索：
- 醫療領域的信息更新迅速且龐雜，醫生可以使用 RAG 系統快速檢索最新的醫學研究和臨床指南，並結合患者的病歷資料，生成精準的診療建議。
客戶支持與服務：
- 客戶支持部門可以利用 RAG 系統檢索產品手冊和常見問題解答，結合具體的客戶問題，生成精確的回應，提升客戶滿意度。
教育與學術研究：
- 學生和研究人員可以使用 RAG 系統檢索學術文獻，結合自己的研究課題，生成相關的報告和論文。

相關資源與網址

為了更深入了解 RAG 技術，以下是一些有用的資源和網址：

Retrieval-Augmented Generation: Technical Overview：
- 這是 Google AI 部落格的一篇文章，詳細介紹了 RAG 的技術細節和應用案例。
Hugging Face - RAG Model Documentation：
- Hugging Face 提供了 RAG 模型的詳細文檔，包含模型的架構、使用方法和範例代碼。
Dense Passage Retrieval (DPR)：
- 這是 Facebook AI Research 開源的一個 Dense Passage Retrieval（DPR）項目，是 RAG 檢索階段常用的技術之一。
RAG Paper on arXiv：
- 這篇論文是最初提出 RAG 概念的論文，包含了詳細的技術分析和實驗結果。

結論

RAG 技術通過結合檢索和生成的優勢，不僅提升了生成內容的準確性和相關性，還能有效保護隱私數據。對於希望將 GPT 技術應用於工作中但擔心數據外洩的企業來說，RAG 是一個理想的解決方案。希望本文能幫助讀者更好地理解 RAG 技術，並在實際應用中充分發揮其潛力。

3會員

12內容數

大家好 👋 我是朵小芸☁️ 現職AI PM 隨手分享我的草味人生也做一些AI的小小心得分享希望自己累積到有天能綻放花香🌻 Stay hungry stay foolish.

留言0

查看全部

發表第一個留言支持創作者！

朵小芸的草味沙龍的其他內容

SLM是什麼？探索小型語言模型的未來趨勢

在AI時代中，GPT技術正在改變我們的生活。然而，SLM（小型語言模型）也開始受到關注，具有更高的效率、更低的資源消耗和更快的響應速度。這篇文章將討論LLM和SLM的比較、SLM的應用場景以及未來的發展趨勢。

#SLM #LLM #大語言模型

大型語言模型(LLM)的Prompt指引及優化原則

本文介紹了大型語言模型（LLM）中Prompt的原理及實踐，並提供了撰寫Prompt的基本框架邏輯PREP，以及加強Prompt撰寫的幾個方向：加強說明背景、角色描述和呈現風格，加強背景說明，角色描述，呈現風格以及目標受眾（TA）。同時推薦了幾個Prompt相關的參考網站。最後解答了一些快問快答。

#角色 #模型 #用戶

ITS Python 認證：入門工程師必備？考試實用性探討

初入IT產業的人士在學習Python語言後，IT證照如ITS Python認證是否值得考取？本文以ITS證照特點、實施建議和IT認證考試資訊為主，詳述證照的好處和準備時間。

#ITS #python #證照

🔔 叮咚～時代的眼淚：投稿懷舊主題，vocus 送你經典「偉士牌樂高」！

徵的就是你 🫵 超ㄅㄧㄤˋ 獎品搭配超瞎趴的四大主題，等你踹共啦！還有機會獲得經典的「偉士牌樂高」喔！馬上來參加本次的活動吧！

#時代的眼淚 #懷舊追星 #懷舊ACG

理財人妻Vivi

2024/12/25

為什麼選擇美股？從入門策略到如何突破理財門檻 with 國泰世華CUBE App

隨著理財資訊的普及，越來越多台灣人不再將資產侷限於台股，而是將視野拓展到國際市場。特別是美國市場，其豐富的理財選擇，讓不少人開始思考將資金配置於海外市場的可能性。然而，要參與美國市場並不只是盲目跟隨標的這麼簡單，而是需要策略和方式，尤其對新手而言，除了選股以外還會遇到語言、開戶流程、Ap

#美股小白 #國泰世華銀行 #國泰世華

Benjamin的沙龍

2024/08/04

SearchGPT 概覽：對比傳統搜尋引擎和其他 AI 搜尋引擎的優勢

SearchGPT 是由 OpenAI 開發的 AI 驅動搜尋引擎，結合了傳統搜尋引擎技術和最新的 AI 技術，能即時從互聯網獲取資訊。它與其他搜尋引擎相比，提供更相關的搜尋結果、更豐富的結果呈現、更快的速度和更好的生態合作基礎建設。

#OpenAI #Google #SEARCHGPT

廣告雜誌

2024/07/31

從資料清洗到 RAG，大型語言模型的必需品，做出專屬企業的 AI 知識庫！

在當今快速變化的數位時代，企業面臨著前所未有的數據處理需求。為了應對這些挑戰，企業紛紛建立自己的大型語言模型（LLM），利用大量數據進行訓練，讓模型能夠理解並生成自然語言，從而實現人機協作，優化業務流程並提升客戶體驗。

#廣告雜誌 #專欄 #cacaFly

默默超的人機協作城

2024/07/11

AI助手數據收集和訓練過程簡介

本文介紹了AI助手在數據收集和訓練過程中的工作原理和不斷進步的過程。關注的內容包括從公開的網絡資源、書籍、文章等渠道收集數據，數據的清洗和結構化處理，知識庫的增量更新以及訓練算法和模型的優化。如果大家對AI助手的發展還有任何其他感興趣的話題或建議，歡迎隨時告訴我們，讓我們共同探索，攜手進步。

#數據 #學習 #模型

TechNews的沙龍

2024/06/01

生成式AI時代的搜尋引擎優化SEO作法

生成式SEO，簡稱GenSEO，指的是以生成式AI為基礎，執行搜尋引擎最佳化。通過利用大型語言模型（LLM），GenSEO能夠實現多項任務，包含大型語言模型(LLM)為基礎的關鍵字研究(keyword research)、文章大綱生成、文章段落生成、圖片生成、圖表(chart)生成、表格資料生成、影

#seo #genseo #生成式AI