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。