每日推荐一篇专注于解决实际问题的外文，精准翻译并深入解读其要点，助力读者培养实际问题解决和代码动手的能力。

欢迎关注公众号（NLP Research），及时查看最新内容

原文标题：Why Are Advanced RAG Methods Crucial for the Future of AI” />介绍

检索增强生成（RAG）是生成式人工智能领域的一大进步，它将高效的数据检索与大型语言模型的强大功能结合在一起。

RAG 的核心工作是利用向量搜索挖掘相关的现有数据，将这些检索到的信息与用户的查询结合起来，然后通过类似 ChatGPT 的大型语言模型进行处理。

这种 RAG 方法可确保生成的响应不仅精确，而且还能反映当前的信息，从而大大减少输出中的不准确或 “幻觉”。

然而，随着人工智能应用领域的不断扩大，对 RAG 提出的要求也变得更加复杂多样。基本的 RAG 框架虽然强大，但可能已不足以满足不同行业和不断发展的使用情境的细微需求。这就是高级 RAG 技术发挥作用的地方。这些增强的方法被量身定制以解决特定的挑战，在信息处理中提供更高的精度、适应性和效率。

了解 RAG 技术

基本RAG的实质

检索增强生成（RAG）将数据管理与智能查询相结合，以提高人工智能的响应精度。

  • 数据准备：首先是用户上传数据，然后对数据进行分块并用嵌入式技术存储，为检索奠定基础。

  • 检索：一旦提出问题，系统就会利用矢量搜索技术对存储的数据进行挖掘，找出相关信息。

  • LLM 查询：检索到的信息被用于为语言模型 (LLM) 提供上下文，语言模型通过将上下文与问题相结合来准备最终的提示。结果是根据所提供的丰富的上下文数据生成答案，这证明 RAG 能够生成可靠、明智的答案。

整个过程如图所示，强调了 RAG 对可靠数据处理和根据上下文生成答案的重视，这对于高级人工智能应用至关重要。

随着人工智能技术的发展，RAG 的能力也在不断提高。先进的 RAG 技术层出不穷，不断突破这些模型所能达到的极限。这些进步不仅仅是更好的检索或更流畅的生成。它们包含一系列改进，包括增强对上下文的理解、更复杂地处理细微查询，以及无缝集成各种数据源的能力。

技术 1：Self-Querying Retrieval（自查询检索）

自查询检索是人工智能驱动的数据库系统中的一项前沿技术，它通过自然语言理解来增强数据查询功能。例如，如果您有一个产品目录数据集，您想搜索 “a black leather mini skirt less than 20 dollars”，您不仅要对产品描述进行语义搜索，还可以对产品的子类别和价格进行过滤。

  • Natural Language Query Processing（自然语言查询处理）：首先由 LLM 解释用户的自然语言查询，提取意图和上下文。

  • Metadata Field Information（元数据字段信息）：要实现这一点，必须预先提供文档中的元数据字段信息。这些元数据定义了数据的结构和属性，为构建有效的查询和筛选提供指导，确保搜索结果的准确性和相关性。

  • Query Construction（查询构建）：接下来，LLM 会构建一个结构化查询，既包括用于向量搜索的语义元素，又包括用于提高精度的元数据过滤器。

  • Executing the Query（执行查询）：该结构化查询应用于 MongoDB 的向量搜索，根据语义相似性和元数据相关性过滤结果。

通过从自然语言中构建结构化查询，自查询检索可同时考虑语义元素和元数据，从而确保数据获取的效率和精度。

import openaiimport pymongofrom bson.json_util import dumps# OpenAI API key setupopenai.api_key = 'your-api-key'# Connect to MongoDBclient = pymongo.MongoClient('mongodb://localhost:27017/')db = client['your_database']collection = db['your_collection']# Function to use GPT-3.5 for interpreting natural language query and outputting a structured querydef interpret_query_with_gpt(query):response = openai.Completion.create(model="gpt-3.5-turbo",prompt=f"Translate the following natural language query into a MongoDB vector search query:\n\n'{ query}'",max_tokens=300)return response.choices[0].