了解撈取增強生成 (RAG)

目錄

1. 撈取增強生成介紹
   • 什麼是撈取增強生成
   • 從技術角度講解撈取增強生成
2. 生成部分的傳統語言模型（LLMs）
   • 什麼是LLMs
   • 使用LLMs的問題
   • 更新的資訊
3. 使用向量存儲處理訊息
   • 向量存儲的概念
   • 向量存儲的好處
   • 向量存儲的局限性
4. 撈取增強生成的架構
   • 撈取
   • 增強生成
   • 案例分析：特斯拉 Model X 的價格查詢
5. 撈取增強生成的實現方法
   • 使用文檔拆分與嵌入
   • 向量存儲的搜索與匹配
   • 生成回應
6. 撈取增強生成的優點
   • 獲取最新資訊
   • 提供資訊來源
   • 簡化模型更新流程
7. 使用 Longformer 與 ChromaDB 實現撈取增強生成
   • Longformer 的介紹
   • ChromaDB 的介紹
   • Longformer 與 ChromaDB 的應用
8. 結論
   • 撈取增強生成的重要性
   • 未來的發展方向

撈取增強生成介紹

撈取增強生成是一種結合撈取（retrieval）技術與生成（generation）技術的自然語言處理方法。傳統的語言模型（LLMs）在回答用戶的問題時存在許多問題，例如無法獲取最新的資訊、缺乏資訊來源等。撈取增強生成通過將最新的資訊存儲在向量存儲（vector storage）中，並使用撈取技術將用戶的問題與存儲的資訊進行匹配，最終使用生成技術生成回答，從而提供用戶最新的且可信的資訊。

生成部分的傳統語言模型（LLMs）

傳統的語言模型（LLMs）如GPT、GPT-2等，可以回答用戶的問題，但存在一些問題。首先，這些模型在訓練時所使用的資料集是一段時間前的資訊，無法獲取最新的資訊。例如，如果用戶詢問特斯拉 Model X 的最新價格，這些模型給出的答案可能是過時的。其次，這些模型無法提供資訊的來源，用戶無法驗證回答的真實性。

使用向量存儲處理訊息

為了解決LLMs無法獲取最新資訊的問題，我們可以使用向量存儲（vector storage）來處理訊息。向量存儲是一種通過將資訊嵌入為向量形式，並將這些向量存儲在數據庫中，從而實現快速查找和檢索的技術。通過將資訊以向量的形式儲存，我們可以更快地比對用戶的問題與存儲的資訊，並找到最相關的答案。

然而，向量存儲也有其局限性。首先，向量存儲可能將相似但含義不同的資訊匹配在一起，從而影響回答的準確性。其次，向量存儲需要占用大量的存儲空間，特別是當資訊量龐大時。因此，在使用向量存儲時需要仔細選擇合適的參數和算法，以保證匹配的準確性和效率。

撈取增強生成的架構

撈取增強生成的架構可以分為兩部分：撈取（retrieval）和生成（generation）。

撈取部分是指從向量存儲中查找到與用戶問題相關的資訊，通常通過計算用戶問題向量與存儲中資訊向量的距離來進行匹配。生成部分是指使用LLM模型，通過將用戶問題和撈取到的資訊作為輸入，生成最終的回答。

以查詢特斯拉 Model X 最新價格為例，撈取部分將從向量存儲中找到與該查詢相關的資訊（如 Model X 的價格資訊）。然後，生成部分將使用LLM模型將用戶問題和撈取到的資訊作為輸入，生成最終的回答（如最新的價格）。

撈取增強生成的實現方法

實現撈取增強生成的方法可以分為以下幾個步驟：

1. 文檔拆分與嵌入：將資訊文檔按照一定的方式進行拆分，然後將每個片段嵌入為向量形式。這一步驟可以使用一些基於Transformer的模型（如Longformer）來實現。

2. 向量存儲的搜索與匹配：將嵌入的資訊片段存儲在向量存儲（如ChromaDB）中，並建立索引。當用戶有查詢時，將用戶問題進行嵌入，並通過計算與向量存儲中資訊片段的距離，找到最相關的資訊。

3. 生成回應：將撈取到的資訊片段作為上下文，將用戶問題和其他提示（prompt）作為輸入，使用LLM模型生成最終的回答。

這樣，就實現了撈取增強生成，用戶可以獲得最新的資訊並獲得可靠的回答。

撈取增強生成的優點

撈取增強生成具有以下優點：

1. 獲取最新資訊：使用向量存儲，可以保證用戶獲取最新的資訊，無需頻繁地訓練模型。

2. 提供資訊來源：撈取增強生成不僅提供回答，還可以提供資訊來源，讓用戶驗證回答的真實性。

3. 簡化模型更新流程：只需更新向量存儲中的資訊，而不需要重新訓練模型，從而節省時間和資源。

因此，撈取增強生成成為了解決傳統語言模型不足的一種有效方法。

使用 Longformer 與 ChromaDB 實現撈取增強生成

撈取增強生成可以通過使用一些先進的技術工具來實現，例如Longformer和ChromaDB。

Longformer是一種基於Transformer的語言模型，具有處理長序列資訊的能力，可以處理大量的文本資訊。ChromaDB則是一種向量存儲的工具，可以高效地存儲和檢索資訊向量。

通過將Longformer和ChromaDB結合起來，可以實現快速且準確的撈取增強生成。這樣的實現方法不僅能夠提供最新的資訊，還能夠快速生成回答。

結論

撈取增強生成是一種結合撈取技術和生成技術的自然語言處理方法，可以解決傳統語言模型無法獲取最新資訊的問題。通過使用向量存儲和一些先進的技術工具，如Longformer和ChromaDB，可以實現高效且準確的撈取增強生成，提供用戶最新的且可信的資訊。

未來，我們還可以繼續改進撈取增強生成的方法和技術，並應用於更廣泛的領域，以提升用戶的體驗和滿意度。

【來源】：

• Medium - Retrieval Augmented Generation
• Twitter - @example

FAQ

Q: 撈取增強生成是什麼？ A: 撈取增強生成是一種結合撈取技術和生成技術的自然語言處理方法，旨在提供用戶最新的且可信的回答。

Q: 如何實現撈取增強生成？ A: 撈取增強生成可以通過將最新的資訊存儲在向量存儲中，使用撈取技術找到相關資訊，並使用生成技術生成回答。

Q: 撈取增強生成的優點有哪些？ A: 撈取增強生成可以獲取最新資訊、提供資訊來源，並簡化模型更新流程。

Q: 如何實現最新資訊的更新？ A: 可以使用向量存儲，將最新資訊儲存起來，並通過更新向量存儲中的資訊來獲取最新的資訊。

Q: 如何驗證回答的真實性？ A: 撈取增強生成可以提供資訊來源，讓用戶驗證回答的真實性。