RAG ：AI 如何減少錯誤信息並提升用戶信任

檢索增強生成（Retrieval Augmented Generation，RAG）方法，結合了資訊檢索元件與生成模型，尤其是大型語言模型（Large Language Models，簡稱 LLMs），透過將相關數據融入提詞（prompts），來提升模型的表現，突破了基礎模型靜態知識的限制，能夠生成相對準確、與情境相關的回覆。在法律領域等對精確度和準確性要求極高的領域，RAG 的應用尤其重要。現階段 ChatGPT 的 my GPTs 使用的 knowledge base 也應該是屬於使用 RAG 方法的應用。

RAG 運作原理

RAG 透過將資訊檢索（或搜尋）功能整合進 LLM 文字生成過程中來運作。它利用用戶輸入的 prompt，從資料庫中找出未曾用於訓練 LLM 的外部“上下文”資訊，從而提升 LLM 在特定任務上的性能。任何 RAG 系統的出發點都是其原始數據，通常包含了大量的文件、網站或資料庫。這些數據作為知識庫，供檢索模型掃描以尋找相關資訊。

RAG 模型通過在用戶 prompt 中加入相關的檢索數據來進行增強，使其更具上下文連貫性。這一步驟運用了 prompt engineering 方法，以有效地與 LLM 進行溝通。增強後的 prompt 讓大型語言模型能夠對用戶查詢給出精準的答案。Perplixity AI 應也是使用此中方法加強回覆的即時性與精準度。

RAG 的優勢

RAG 帶來了多項優勢，包括：

存取外部知識：RAG 提供了存取外部知識方法，讓 LLMs 保持更新和相關性。它們可以利用 RAG 將 LLM 直接連結至即時更新的社交媒體動態、新聞網站或其他資訊源。

降低幻覺風險：LLMs 可能會產生錯誤的“幻覺”。檢索到的證據能夠使 LLMs 更加精準，減少錯誤資訊的產生。

提升用戶信任：RAG 讓 LLM 能夠提供帶有來源出處的準確資訊。輸出可以包含對來源的引用或參考，增加用戶的信任感。

性能提升：RAG 為保持 LLMs 的資訊更新和有效性提供了可靠的手段，使我們能夠應對現代 AI 應用的複雜性。

成本效益：與其他針對特定領域數據定制 LLMs 的方法相比，RAG 更為簡單且成本效益高。組織可以部署 RAG 而無需對模型進行客製化。

RAG 的應用場景

RAG 在各行各業都有廣泛的應用。在法律和醫療領域，它能夠查閱龐大資料庫和法律圖書館中的精確資訊，提取相關數據，並生成連貫、與情境相符的內容。

在法律領域，RAG 可用於查詢案例法、法條和法律意見。它協助律師和法律專業人士進行研究、案件分析，甚至是法庭策略。RAG 系統能夠分析過去的法庭案件、判決和法官裁定，為律師提供策略性的洞察，指導案件處理。

RAG 也被應用於自動化客戶支持和網站潛在客戶跟進，回答問題，在搜尋引擎中則用於增強搜尋結果，結合 LLM 生成的答案。

RAG 的挑戰與限制

儘管 RAG 帶來了許多好處，但它也帶來了計算複雜性增加、延遲和提示複雜性的挑戰，可能導致更長的推理時間、更高的資源使用率和更長的開發週期。由於 RAG 結合了檢索和生成兩個組件，整體架構變得更加複雜，需要更多的計算資源，debug 變得更加困難。另一個難題是數據準備：需要提供乾淨的數據，然後開發和測試一種文件分割方法，將文本分割成模型能夠有效處理的片段。

寫在後面

RAG 是一個有潛力的技術，有望在各個行業，特別是法律領域，帶來革命性的變化。透過存取龐大的資料庫和法律圖書館，RAG 系統能夠提取相關資訊，生成連貫且與情境相符的內容。這一能力在法律領域尤其重要，因為這個領域對精確度和準確性的要求極高。但是同時，我們也必須了解到，雖然 RAG 可以提升很多便利性，但它同時也帶來了計算複雜性增加等問題。儘管存在這些文提，RAG 技術在各個領域的應用前景預計非常廣泛 (看看 GPT store 的數量...)，使其成為 AI 研究和應用領域中一個值得期待的研究方向。

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