了解擴充式檢索生成（RAG）
目錄
- 什麼是擴充式檢索生成（Retrieval Augmented Generation）？
- LLN模型
- 為什麼需要更新的資訊？
- 使用最新資訊的困難之處
- 使用向量儲存庫進行檢索生成（Retrieval-Augmented Generation）
- 向量儲存庫的運作原理
- 捷徑：向量之間的關係
- 檢索部分：從向量儲存庫中獲取相關資訊
- 生成部分：使用LLN模型生成回應
- 擴充式檢索生成的優點
- 如何實現擴充式檢索生成
- 使用擴充式檢索生成的應用案例
- 如何使用長鏈儲存庫和Chroma DB實現擴充式檢索生成（待更新）
- 結論
什麼是擴充式檢索生成（Retrieval Augmented Generation）？
擴充式檢索生成（Retrieval Augmented Generation）是一種技術，將檢索和生成結合起來，以提供準確且具有最新資訊的回應。傳統的語言模型（LLN模型）只能基於先前訓練過的資訊來生成回應，造成回應不準確或過時。擴充式檢索生成通過在向量儲存庫中檢索最新的相關資訊，再結合語言模型的生成能力，提供準確且具有時效性的回應。
LLN模型
LLN模型（Large Language Models）是一種大型語言模型，如GPT、Polymer、Llama 2等。這些模型可以接收用戶的問題，並生成回應。然而，由於這些模型在訓練時僅依賴先前資訊，所以無法提供最新且準確的回答。
為什麼需要更新的資訊？
使用者通常需要最新的資訊來回答他們的問題。舉例來說，如果用戶想要知道Tesla Model X的最新價格，他們無法依賴先前訓練過的模型，因為它無法提供最新且準確的資訊。
使用最新資訊的困難之處
要使用最新資訊來訓練模型很困難，因為訓練模型需要大量的時間和資源。而且，即使在訓練完成後，模型也可能已經過時。
使用向量儲存庫進行檢索生成（Retrieval-Augmented Generation）
解決這一問題的一種方法是將最新資訊儲存在向量儲存庫中。向量儲存庫是一個儲存向量嵌入（embeddings）的數據庫。這些向量嵌入代表不同的資訊。當用戶提出問題時，模型會根據用戶的問題，從向量儲存庫中查找與之相關的資訊。然後，模型使用這些相關資訊以及用戶的問題，生成準確且具有時效性的回應。
向量儲存庫的運作原理
首先，將最新的資訊分割成多個部分，並從中生成向量嵌入。接下來，將這些向量嵌入儲存在向量儲存庫中，例如Chroma Files或Lines。當用戶提出問題時，將用戶的問題轉換為向量，並在向量儲存庫中查找與之最相似的向量。然後，模型將根據這個最相似的向量和用戶的問題，生成回應。
捷徑：向量之間的關係
使用向量儲存庫的一個重要優點是可以根據向量之間的關係快速查找相關資訊。例如，如果用戶問到特斯拉Model X的價格，模型可以在向量儲存庫中找到與Model X價格相關的向量。這樣可以快速找到最新的價格資訊。
檢索部分：從向量儲存庫中獲取相關資訊
當用戶提出問題時，模型會將問題轉換為向量，然後在向量儲存庫中找到與之最相似的向量。找到最相似的向量後，模型會檢索相應的文件片段或向量嵌入。這些文件片段或向量嵌入包含有用的資訊，可用於生成回應。
生成部分：使用LLN模型生成回應
在獲取相關資訊後，模型將使用LLN模型的生成能力來生成回應。模型將使用從向量儲存庫中獲取的文件片段或向量嵌入作為上下文，並根據用戶的問題和提示來生成回應。這樣可以確保生成的回應準確且具有時效性。
擴充式檢索生成的優點
使用擴充式檢索生成技術有以下優點：
- 獲取最新的資訊：通過從向量儲存庫中獲取最新的資訊，模型可以快速提供準確且具有時效性的回應。
- 降低訓練成本：相較於常規的重新訓練模型，使用向量儲存庫可以節省訓練成本和時間。
- 提供資訊來源：模型可以根據向量儲存庫中的資訊提供回應，同時還可以提供資訊的來源，進一步增強回應的可信度。
如何實現擴充式檢索生成
實現擴充式檢索生成技術的方式是創建一個向量儲存庫，將最新的資訊儲存為向量嵌入。然後，開發一個檢索模組，可以在向量儲存庫中查找相關資訊並返回給LLN模型。最後，將LLN模型的生成功能與檢索模組結合起來，生成準確且具有時效性的回應。
使用擴充式檢索生成的應用案例
擴充式檢索生成技術可以應用於多個領域，包括：
- 虛擬助手：為虛擬助手添加擴充式檢索生成技術，可以使其能夠提供更準確和有用的回應。
- 智能客服：擴充式檢索生成技術可以幫助客服人員更快地找到相關資訊，並提供更準確的回答。
- 教育領域：在教育領域中，擴充式檢索生成技術可以幫助學生快速找到所需的資訊，並生成相關的解釋和答案。
- 研究領域：在研究領域中，擴充式檢索生成技術可以幫助研究人員找到最新的研究資訊並生成相應的回應。
如何使用長鏈儲存庫和Chroma DB實現擴充式檢索生成（待更新）
（待更新）
結論
擴充式檢索生成是一種讓機器能夠及時獲取最新資訊並生成準確回應的技術。通過使用向量儲存庫和檢索模組，可以讓機器在回答用戶問題時具有更高的準確性和時效性。擴充式檢索生成技術可以應用於多個領域，並帶來許多優點。我們期待未來更多的創新和應用，使得這一技術更加普及和成熟。
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