什麼是RAG：檢索增強生成AI技術

引言：人工智能與專業知識的交匯

在這個數位時代，人工智能（AI）已經成為我們生活中不可或缺的一部分。從語音助理到自動駕駛汽車，AI技術的應用無處不在。然而，正當我們慶祝這些進步之際，也逐漸意識到這些技術的局限性。AI模型在提供準確、可靠的資訊方面，有時會顯得力不從心。這正是生成式檢索增強（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技術應運而生的背景。

理解RAG：基本原理

簡單來說，RAG是一種結合了資訊檢索和文本生成的技術。它允許大型語言模型（LLM）從外部資料源獲取並整合資訊，就像一位法庭書記員協助法官一樣，使AI能夠提供具有權威性和可靠性的答案。這不僅提高了模型的準確性，也增強了用戶對AI回應的信任。

RAG運作機制：如何工作

RAG的運作分為兩個階段：檢索和生成。首先，基於用戶的查詢，算法會檢索並獲取相關資訊。然後，這些資訊連同模型的訓練數據一起，被用來生成針對性的回應。這種方法能夠實時更新資訊，避免了對語言模型進行持續性訓練的需求。

RAG的實際應用：行動中的技術

RAG已經在多個領域展現其潛力，特別是在醫療和金融等技術文檔密集的行業。例如，在醫療領域，通過將技術文件和數據轉換為知識庫，RAG增強了語言模型的功能，使其能夠提供更精確的醫療諮詢和診斷。

RAG的演進：從概念到NVIDIA的AI工作流程

回顧RAG的歷史，我們可以追溯到早期的資訊檢索系統和問答系統，如Ask Jeeves和IBM的Watson。NVIDIA在這一領域的貢獻尤為顯著，提供了一套完整的AI工作流程，包括用於開發AI模型的NVIDIA NeMo和運行模型的生產軟體。

RAG與提示工程：完善AI對話

RAG在提示工程中扮演著關鍵角色。提示工程是一種技術，通過不同的方法來引導語言模型生成更準確的回應。這包括基本技術，如零樣本和少樣本提示，以及更進階的方法，如思維鏈提示、自我一致性和圖提示。

RAG通過結合資訊檢索與文本生成，允許語言模型訪問外部知識源，如維基百科。這有助於維持事實一致性，減少錯誤想像，並提高生成回應的可靠性。RAG系統根據輸入提示檢索相關文件，將這些文件作為上下文連接起來，然後將這些信息輸入到文本生成器中。這種方法適應不斷變化的事實，使語言模型能夠訪問最新的資訊，而無需重新訓練。

提示工程指南中也強調了RAG在各種基準測試中的表現，以及其產生更具事實性、具體性和多樣性回應的能力。此外，指南還提到了將RAG與流行的語言模型，如ChatGPT等整合，進一步提升其能力。同時提供了使用檢索器和語言模型進行問答等任務的示例和資源，並討論了潛在的風險和誤用，如對抗性提示和偏見。

總體而言，這份指南是理解和應用生成式檢索增強在提示工程中的一個廣泛資源，提供了其應用、技術和與各種語言模型整合的深入見解。

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