庫搜索 |使用生成式 AI 和檢索增強生成增強 Intranet 賦能

通過檢索增強生成 （RAG） 增強 Intranet 研究

• 成本效益：重新訓練模型通常需要大量的人力和機器資源。然而，RAG 通過將領域知識整合到語言模型中，從而消除了重新訓練的需要，從而提供了一種有效的替代方案。
• 增強信任和信心：RAG 使語言模型能夠提供準確的資訊，並註明來源歸屬。此功能允許輸出包括對源材料的引用，使用戶能夠獨立驗證資訊或在需要時尋求進一步澄清。
• 訪問最新資訊：RAG 能夠連接到各種資訊源，包括開放網路、即時社交媒體提要或定期更新的數據源，確保提供最新資訊。
• 控制和隱私：RAG 使開發人員能夠對提供給語言模型的信息進行大量控制。他們可以根據不同的授權級別限制對敏感資訊的訪問，從而確保在維護隱私和數據安全的同時生成適當的回應。

它是如何工作的？

基礎生成式 AI 模型擅長製作從廣泛語言模型 （LLM） 派生的文字回應。這些 LLM 使用大量數據點進行訓練，但用於生成這些回應的資訊僅限於訓練數據，訓練數據通常由通用 LLM 組成。LLM 中的數據可能會過時數周、數月甚至數年。此外，在企業 AI 聊天機器人中使用時，它可能不包括有關公司產品或服務的具體細節。這種限制可能會破壞客戶或員工對技術的信任，使直接在組織內實施具有挑戰性。

RAG 允許在生成回應之前通過引用其訓練數據源之外的權威知識庫來繞過基礎 LLM 的限制，從而優化輸出。那麼它實際上是如何工作的呢？ 

RAG 為 LLM 注入了精確、最新的資訊，而無需修改模型的核心架構。這種有針對性的數據注入確保了資訊與特定組織或行業高度相關，並保證了人工智慧的回應植根於可用的最新知識。因此，該模型不僅可以提供上下文準確的回應，還可以根據最新的見解提供資訊。

將知識庫創建為向量存儲
組織的 Intranet 包含各種資訊資產，包括資料庫中的結構化數據、非結構化文檔（如 PDF）、博客文章、新聞文章和以前客戶服務交互的成績單。這種廣泛且不斷發展的數據集合被轉換為標準化格式，並編譯成一個稱為知識庫的集中存儲庫。

為了便於人工智慧理解和利用這些數據，知識庫的內容通過應用稱為嵌入式語言模型的複雜演算法轉換為數位形式。然後，這些數位表示或嵌入被存儲在一個向量資料庫中，該資料庫旨在使生成式人工智慧能夠輕鬆訪問，使其能夠利用大量資訊。

資訊檢索

使用者查詢被轉換為相同類型的向量，並用於相關性搜索。如果員工搜索「什麼是檢索增強生成框架」 系統將檢索此特定文章以及其他技術文件。所有這些文檔都將被返回，因為它們與使用者最初提出的問題高度相關。

增強 LLM 提示

RAG 模型採用提示工程技術將用戶的問題和檢索到的相關文件集成到單個提示中。然後，將此合併的提示傳達給大型語言模型 （LLM）。通過這樣做，增強的提示使大型語言模型能夠生成對使用者查詢的精確回應。

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• 收集用戶反饋並跟蹤一段時間內的使用方式。

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