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。
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 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”。