RAG 2.0 是什麼？

近年來，隨著人工智慧技術的快速發展，生成式 AI 在各個領域得到了廣泛應用。然而，傳統的語言模型在處理知識密集型任務時，常常受到其訓練數據的限制。為了解決這個問題，Facebook AI Research 在 2020 年提出了 Retrieval-Augmented Generation (RAG) 的概念，通過允許語言模型訪問外部數據源，來提升其在知識密集型任務上的表現。

RAG 的局限性

傳統的 RAG 系統通常採用拼湊的方式，將預訓練的詞嵌入模型、向量數據庫和語言模型等不同組件組合在一起。這種方法雖然在一定程度上提高了語言模型的表現，但仍然存在一些局限性：

1. 系統脆弱：由於各個組件是獨立訓練的，它們之間缺乏協調，導致系統容易受到干擾和出錯。

2. 缺乏針對性：預訓練的模型無法針對特定領域進行優化，影響了系統在實際應用中的表現。

3. 需要大量調試：為了讓各個組件協調工作，需要進行大量的提示工程和調試，增加了開發和維護成本。

4. 錯誤累積：由於組件之間缺乏有效的反饋機制，錯誤會在系統中不斷累積，影響最終結果的質量。

RAG 2.0 的創新

為了克服傳統 RAG 系統的局限性，Contextual AI 提出了 RAG 2.0 的方法。RAG 2.0 的核心思想是將語言模型和檢索器作為一個整體進行端到端的優化，而不是將它們視為獨立的組件。這種方法帶來了以下優勢：

1. 端到端優化：通過對語言模型和檢索器進行聯合訓練，RAG 2.0 可以最大限度地提高系統的整體性能。

2. 針對性強：RAG 2.0 可以針對特定領域和任務進行微調，使其在實際應用中表現出色。

3. 減少調試：由於系統是整體優化的，減少了手動調試和提示工程的需求，提高了開發效率。

4. 錯誤傳播少：端到端的優化使得錯誤可以在系統內部得到有效控制和傳播，提高了結果的可靠性。

Contextual Language Models (CLMs) 的表現

基於 RAG 2.0 方法，Contextual AI 開發了 Contextual Language Models (CLMs)。在各種基準測試中，CLMs 的表現優於使用 GPT-4 和頂級開源模型構建的 RAG 基線系統。這些基準測試包括：

1. 開放域問答：CLMs 在 Natural Questions (NQ)、TriviaQA 和 HotpotQA (HPQA) 數據集上的表現優於基線系統，表明其在檢索相關知識和生成準確答案方面的能力。

2. 忠實度：在 HaluEvalQA 和 TruthfulQA 數據集上，CLMs 展示了更好的證據溯源能力和更少的幻覺生成現象。

3. 知識更新：面對快速變化的世界知識，CLMs 展現出了良好的泛化能力，在 FreshQA 基準測試中取得了優異的成績。

除了在基準測試中的出色表現，CLMs 在實際客戶數據和專業領域（如金融、法律和工程）的應用中，也展現出了比現有方法更大的提升。這表明 RAG 2.0 方法不僅在研究環境中有效，在實際生產環境中也能發揮重要作用。

與長上下文窗口模型的比較

在實際應用中，人們可能會好奇 RAG 2.0 與最新的長上下文窗口模型相比如何。為此，Contextual AI 進行了詳細的比較實驗。

使用 Biographies 基準測試，他們構建了一個包含 200 萬個 token 的大規模語料庫，並使用 100 多個傳記問題對 CLM、Frozen-RAG 和 GPT-4-Turbo 進行評估。結果表明，RAG 2.0 在精度和計算效率方面都優於長上下文窗口模型，尤其是在大規模語料庫的情況下，這種優勢更加明顯。

結論

RAG 2.0 是 Contextual AI 為應對生成式 AI 在企業應用中面臨的挑戰而提出的創新方法。通過端到端優化語言模型和檢索器，RAG 2.0 克服了傳統 RAG 系統的局限性，在各種基準測試和實際應用中展現出了卓越的性能。

隨著越來越多的企業開始使用 RAG 2.0 構建值得信賴的生成式 AI 應用，這一方法有望在未來得到更廣泛的應用，為人工智慧技術在各個領域的發展注入新的動力。無論是學術研究還是工業應用，RAG 2.0 都展現出了巨大的潛力，值得我們持續關注和探索。

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