在 2024 年 All Things Open 大会上，了解有关生成式 AI、向量数据库和 RAG 的新进展。
译自Advanced Retrieval-Augmented Generation (RAG) Techniques，作者 Tim Spann。
检索增强生成(RAG) 近年来随着其日益普及，经历了许多进步。在 10 月 28 日All Things Open (ATO) 2024的演讲中，我将介绍构建更好的 RAG 所需的一些技术。这些技术包括分块、选择嵌入模型和元数据结构化。
构建 RAG 系统的注意事项
构建 RAG 系统时，最重要的事情之一是使其能够处理您需要的数据类型。例如，文本有很多种类型——对话、文档、问答、讲座和正式文档。您还必须准确确定您需要从数据中获取什么：是所有文本的转储，还是您在寻找特定的见解，还是仅来自嵌入式图表的信息？
与任何其他数据项目一样，您需要进行分析以确定您正在使用哪些数据、您将如何提取数据，以及需要哪些充实和转换。您的决策包括成本、规模、模型许可证、嵌入数据的时间以及它是否符合您的数据规范。
使用向量数据库和 RAG 时，非常重要的一部分是确定使用哪种嵌入模型，这些模型来自 HuggingFace、OpenAI、Google、Meta、PyTorch、Jina AI、Mistral AI 或 Nomic A 等提供商。有些模型用于密集嵌入，例如 BAAI/bge-base-en-v1.5，它生成 768 维浮点数向量。还有一些稀疏嵌入模型，它们主要生成零。
您还需要决定使用哪些工具；许多新工具使构建 RAG 不那么依赖手动操作，例如 LangChain、LlamaIndex、LangChain4J 或 Spring AI。您还可以使用 AI 提取-转换-加载 (ETL) 工具，例如 DataVolo、Cloudera DataFlow、Airbyte、StreamNative UniConn、Apache Spark、Apache Flink、Ray 和 Fivetran。
展望 RAG 的未来
除了讨论 RAG 领域的新进展外，在我的 ATO 演讲中，我还将分享一些示例，并展望未来，届时新的模型、技术、向量数据库和 AI 的进步将为整个概念注入强大的动力。这些进步包括：
分块
嵌入模型选项
元数据结构化
GraphRAG
多语言与特定语言
多模态数据检索
查询增强
查询路由
分层索引
混合检索
代理 RAG
自我反思
查询路由
子查询
我还将简要概述一个使用 Milvus（一种开源向量数据库）的 RAG 系统，该系统将检索系统与生成模型相结合。通过将从 Milvus 快速检索到的智能上下文添加到您的提示中，您可以减少 LLM 的幻觉，这一点非常重要。
立即注册 ATO
立即注册参加 All Things Open，参加我于 2024 年 10 月 28 日星期一美国东部时间上午 10:30 进行的演讲“高级检索增强生成 (RAG) 技术”。
