本文中将重点引见如何优化RAG系统，使其尽或者高效。咱们从多个角度引见RAG系统，深化了解其用途以及如何优化。
引见
检索增强生成（RAG）模型通常被称为RAG系统，在AI行业失掉极大的关注。这种模型面前的概念很便捷：咱们准许模型依据须要从独自的数据集检索消息，而不是经常使用海量数据训练模型。
将如何改良机器学习模型？首先，训练或微调大言语模型（LLM）的环节极端费钱、费时且有趣。它须要训练有素的机器学习和AI从业人员。RAG系统应用基础LLM，增强输入内容，以坚持模型处于最新版本，同时仍能够兼并新数据。新数据生成后，简直可以立刻参与到检索数据库中。
咱们在本文中将重点引见如何优化RAG系统，使其尽或者高效。咱们从多个角度引见RAG系统，深化了解其用途以及如何优化。
走近RAG模型
望文生义，RAG模型由三大局部组成：检索、增强和生成。这些局部代表模型的大体上班流，每个独自的局部包含更多的细节。
1. 查问输入 ——这个环节从用户输入查问或揭示开局，比如要求LLM口头一个义务，比如回答疑问或协助钻研主题。视模型及其训练数据而定，你可以依赖基础模型的训练数据，也可以依赖为模型提供数据。
2. 查问编码 ——经常使用编码器模型（通常是像BERT这样的预训练言语模型或另一个基于Transformer的模型）将查问编码成向量示意。这个向量示意捕捉查问的语义含意。
3. 消息检索 ——经常使用编码查问向量，系统从提供的数据检索相关文档或段落。这个检索步骤至关关键，可以经常使用密集检索和稠密检索等各种技术来成功。先进的索引技术也可以用来放慢检索环节。从检索到的文档当选用前N个候选文档（基于相关性分数）。这些文档被以为与输入查问最亲密相关，关于生成最终照应是无法或缺的。
4. 文档编码 ——随后将每个选定的候选文档由向量示意解码为人类可了解的言语。这个步骤确保检索到的数据将用于生成阶段。
5. 照应生成 ——衔接的向量被馈送到像GPT、Mistral、Llama或其余的LLM中。生成器依据输入生成连接且合乎高低文的照应。该照应应该以明晰、相关的模式回答查问或提供所恳求的消息。
那么咱们可以放慢这个环节的哪些方面呢？就在它的名字里！咱们可以优化RAG中的R（检索）、A（增强）和G（生成）。
改良RAG检索——参与向量化
经过参与维度和值精度来增强向量化环节，创立更具体更准确的嵌入，这是提高RAG系统性能的有效方法。向量化环节将单词或短语转换成数字向量，捕捉它们的含意和相关，并将它们存储在维度数据库中。经过参与每个数据点的精细度，咱们有望取得更准确的RAG模型。
1. 参与向量维度 ——参与维度的数量让向量可以捕捉单词更纤细的特色。高维向量可以编码更多的消息，为单词的含意、高低文以及与其余单词的相关提供更丰盛的示意。
2. 提高值的精度 ——经过参与值的范围，可以提高向量示意的精细度。这象征着模型可以捕捉单词之间的纤细差异和相似之处，从而取得更准确更准确的嵌入。
须要留意的是，这些优化是有代价的。参与系统的向量维度和精度值会造成更庞大的存储开支和计算密集型模型。
改良RAG增强——多个数据源
在检索增强生成（RAG）系统中，检索局部担任失掉生成式模型用于生成照应的相关消息。
假设整合多个数据源，咱们可以清楚提高RAG系统的性能和准确性。这种方法被称为增强优化，应用泛滥消息库来提供更丰盛更片面的高低文，从而最终取得更准确的照应。上方是几个例子：
改良RAG生成——选用最优模型
只管成功检索增强生成（RAG）系统时经常使用最先进的LLM经常可以保障出色的内容生成和剖析才干，但选用最复杂的LLM并不总是最佳选用。
上方是在经常使用RAG系统的生成局部时，须要留意的四点。
提高RAG模型的速度——配件
基于RAG的LLM的渺小价值因其优化、老本效益和高效经常使用的后劲而失掉遍及。这些优化曾经提供了一种有效的模式来增强LLM的才干，准许它们检索和兼并最新的消息，确保模型坚持相关性和准确性。
但是，改良RAG系统须要思考其余方面。参与向量精度可以提高检索准确度，但会造成更高的计算老本、更长的训练期间和更慢的推理照应速度。最有效的RAG系统是依据你的共同需求和指标量身定制的，又不影响全体效率。定制你的RAG系统，使其与你的特定用例、数据源和操作需求坚持分歧，有望提供最佳结果。
存储数据和支持RAG的系统也是如此。高性能配件供不应求，它们可以提供相比AI行业竞争对手最佳的性能，但这种系统很少具备普适性，无法顺应一切场景。
原文题目 How To Improve the Performance of a RAG Model ，作者：Kevin Vu