RAG（检索增强生成）是一种最新方法，可以高效地增强 LLM，它将生成能力与实时数据检索相结合。RAG 允许给定的 AI 驱动系统生成准确、相关且由数据丰富的上下文输出，从而使它们比纯 LLM 更具优势。
RAG 优化是一种整体方法，包括数据调优、模型微调和快速工程。本文深入探讨了这些组件，以获得以企业为中心的见解，了解这些组件如何成为最佳选择 企业AI模型。
增强数据以提高人工智能性能
- 数据清理和组织： 在正确使用之前，必须始终清理数据以删除错误、重复和不相关的部分。以客户支持 AI 为例。AI 应该只参考准确且最新的常见问题解答，以免泄露过时的信息。
- 特定领域数据集注入： 通过注入为特定领域开发的专用数据集，性能可能会得到改善。这项成就的一部分是将医学期刊和患者报告（在适当的隐私考虑下）注入医疗领域的人工智能，使医疗人工智能能够给出明智的答案。
- 元数据使用： 使用的元数据可以包括时间戳、作者和位置标识符等信息；这样做有助于根据上下文进行检索。例如，人工智能可以看到新闻文章的发布时间，这可能表明信息是最新的，因此应该在摘要中显示出来。
为 RAG 准备数据
- 数据采集： 到目前为止，这是最基本的步骤，您可以收集或提取新数据，以便模型能够了解时事。例如，对预测天气持谨慎态度的人工智能应该始终从气象数据库中收集数据和时间，以得出可行的预测。
- 数据清洗： 考虑一下传入的原始数据。需要先对其进行审查，然后才能进一步处理以消除错误、不一致或其他问题。这可能包括将长篇文章适当地分成短段等活动，这样人工智能就可以在无上下文分析期间只关注相关部分。
- 分块信息： 数据经过整个清洗过程后，将被组织成更小的块，以便每个块不超过模型训练阶段分析的限制和因素。每个摘录都必须在几段话中得到适当的总结，或者利用其他总结技术。
- 数据注释： 包括标记或识别数据在内的操作过程为改善检索增加了全新的方式，即通过向 AI 告知上下文内容。当客户反馈被标记为一般情绪和感受时，这将允许对客户反馈进行更有效的情绪分析，并将其处理为有用的文本应用程序。
- 质量保证流程： QA 流程必须经过严格的质量检查，以便只有质量过关的数据才能通过训练和检索流程。这可能涉及手动或以编程方式进行双重检查，以确保一致性和准确性。
为特定任务定制 LLM
LLM 的个性化是调整 AI 中的各种设置，以提高模型在执行某些任务时的效率或促进某些行业的发展。然而，这种模型定制可以帮助提高模型识别模式的能力。
- 微调模型： 微调是在给定的数据集上训练模型，使其能够理解特定领域的细微差别。例如，一家律师事务所可能会选择这个人工智能模型来准确地起草合同，因为它会处理许多法律文件。
- 持续数据更新： 您需要确保模型数据源准确无误，这样才能保持其相关性，以响应不断变化的主题。也就是说，金融 AI 必须定期更新其数据库，以获取最新的股票价格和经济报告。
- 特定任务的调整： 针对特定任务而定制的某些模型能够将特征和参数中的一个或两个改变为最适合该特定任务的特征和参数。例如，可以修改情绪分析 AI 以识别某些行业特定的术语或短语。
为 RAG 模型制作有效的提示
提示工程可以理解为一种使用完美设计的提示来产生所需输出的方法。想象一下你正在对 LLM 进行编程以生成所需的输出，以下是一些为 RAG 模型设计有效提示的方法：
- 明确表述且精确的提示： 更清晰的提示会产生更好的反应。与其问“告诉我有关技术的事情”，不如问“智能手机技术的最新进展是什么？”
- 提示的迭代推进： 根据反馈不断完善提示可以提高其效率。例如，如果用户发现答案太过技术性，则可以调整提示以要求更简单的解释。
- 情境提示技巧： 提示可以与上下文相关，以便定制更符合用户期望的响应。例如，在提示中使用用户偏好或以前的交互，这会产生更加个性化的输出。
- 按逻辑顺序排列提示： 按逻辑顺序组织提示有助于主修
重要信息。例如，当一个人问起一个历史事件时，更适合先说“发生了什么事？”然后再问“为什么它很重要？”
现在介绍如何从 RAG 系统获得最佳结果
定期评估流程：根据一些评估，建立评估系统将有助于 RAG 跟踪其随时间推移的质量，即定期审查 RAG 的检索和生成部分的性能。简而言之，就是找出 AI 在不同场景下回答问题的性能。
整合用户反馈循环：用户反馈可以不断改进系统提供的功能。这种反馈还允许用户报告急需解决的问题。
