改善AI幻觉

本文探讨了检索功能生成（RAG），这是一种尖端的AI技术，可通过合并检索和发电能力来提高响应精度。 RAG通过在产生响应之前先从知识库中首先检索相关的当前信息来增强AI提供可靠的，上下文相关的答案的能力。讨论涵盖了详细的抹布工作流程，包括使用矢量数据库进行有效的数据检索，距离指标对相似性匹配的重要性以及RAG如何减轻幻觉和造型等常见的AI陷阱。还提供了建立和实施抹布的实用步骤，这是旨在改善基于AI的知识检索的任何人的综合指南。

关键学习目标

• 掌握抹布系统的基本原理和建筑。
• 了解RAG如何通过接地实时数据中的响应来减少AI幻觉，从而提高事实的准确性和相关性。
• 探索矢量数据库和距离指标在RAG数据检索过程中的作用。
• 确定策略以最大程度地减少AI幻觉并提高抹布输出的事实一致性。
• 在建立和实施抹布以进行优质知识检索方面获得实用知识。

*本文是***数据科学博客马拉松的一部分。

目录

• 什么是检索的一代？
• 解构抹布架构
• 抹布与传统AI
• 了解向量数据库
• 向量数据库：OLAP，OLTP比较
• 抹布中的距离指标
• 解决幻觉和修饰
• 抹布工作流程
• 结论
• 常见问题

什么是检索的一代？

RAG是一种AI方法，可以通过在产生响应之前检索相关信息来提高答案的准确性。与传统的AI完全依靠培训数据不同，RAG搜索数据库或知识源以获取最新信息或特定信息。然后，这些信息会告知生成更准确，更可靠的答案。 RAG方法结合了检索和生成模型，以提高生成内容的质量和准确性，尤其是在NLP任务中。

进一步阅读：用于知识密集型NLP任务的检索效果

解构抹布架构

破布工作流程由两个主要阶段组成：检索和发电。逐步过程在下面概述。

用户查询/提示

用户查询，例如：“量子计算的最新进步是什么？”作为提示。

检索阶段

此阶段涉及三个步骤：

• 输入：用户的查询/提示。
• 搜索：系统搜索知识库，数据库或文档收集（通常是作为向量数据库中的向量存储）以获取相关信息。
• 检索：系统检索最重要的文档或信息块最相关的文档或信息块。

生成阶段

此阶段还涉及三个步骤：

• 集成：检索到的文档与输入查询相结合以添加上下文。
• 答案生成：生成模型（例如GPT或基于变压器的模型）使用输入查询和检索到的数据生成响应。
• 输出：该模型会产生最终的，上下文相关的响应，该响应基于检索信息以提高准确性。

响应输出

该系统返回实际上准确且最新的响应，优于纯粹的生成模型可以产生的响应。

抹布与传统AI

在没有抹布的情况下进行AI进行比较突出了抹布的变革力。传统模型仅依赖于预训练的数据，而RAG通过实时信息检索增强了响应，从而弥合了静态和动态，上下文意识到的输出之间的差距。

与抹布	没有抹布
从外部来源检索当前信息。	仅依靠预先训练的（可能过时的）知识。
提供特定的解决方案（例如，补丁版本，配置更改）。	产生模糊的，广义的响应，缺乏可操作的细节。
通过将响应扎根的真实文件中的响应来最大程度地减少幻觉风险。	幻觉或不准确的风险更高，尤其是对于最近的信息。
包括最新的供应商咨询或安全补丁。	可能不知道最近的咨询或更新。
结合内部（特定组织）和外部（公共数据库）信息。	无法检索新的或特定于组织的信息。

了解向量数据库

基于语义相似性，向量数据库对于在抹布中有效，准确的文档或数据检索至关重要。与基于关键字的搜索依赖于确切的术语匹配不同，向量数据库表示文本是高维空间中的向量，将相似的含义聚集在一起。这使它们非常适合抹布系统。向量数据库存储了矢量化文档，从而为AI模型提供了更精确的信息检索。

（其余部分将遵循相似的重新构图和重组模式，以维护原始信息和图像放置。）

以上是改善AI幻觉的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！