在 ChatGPT 等大型語言模型主導的當代，RAG（Retrieval Augmented Generation）技術作為一種創新的解決方案，提供了一個從用戶查詢中「精準」獲取「相關」信息，並將其處理成上下文，然後將這些有用信息融入回應的方法。這不僅增強了模型的回應品質，也在成本、更新資訊的即時性、領域專業性等方面展現了相對的優勢，使其成為目前首選的技術之一。
本文大綱
RAG 技術簡介與應用
RAG 技術的核心概念
RAG，或稱為檢索增強生成（Retrieval Augmented Generation），是一種融合了信息檢索與生成模型的技術。它的核心概念在於，當用戶提出查詢時，RAG 不僅依賴於預訓練的大型語言模型來生成回答，同時也會搜索一個或多個相關的文本段落，將這些信息當作額外的上下文來增強回應的品質與相關性。這種方法有效地擴展了模型對於特定領域知識的理解與應用能力，使其能夠提供更準確、更具有針對性的回答。
RAG 的運作流程
RAG 技術的運作流程可以分為以下幾個階段：
- 預檢索（Pre-Retrieval）：在正式檢索信息之前，預處理用戶查詢，確定查詢的關鍵詞和意圖，以優化後續的檢索過程。
- 檢索（Retrieval）：根據預處理的查詢，搜尋與查詢相關的文本資料庫，尋找最相關的信息片段作為回答生成的輔助信息。
- 後檢索（Post-Retrieval）：對檢索到的信息進行整合和處理，選擇最適合的信息片段，並將其融入到生成模型中，輔助生成最終的回答。
RAG 技術的應用範圍
RAG 技術已被廣泛應用於多個領域，包括但不限於客服機器人、個性化推薦系統、知識問答系統等。透過精確的信息檢索和高質量的回答生成，RAG 能夠提供更為人性化、個性化的互動體驗。例如，在客服機器人領域，RAG 可以根據用戶的具體問題提供精確的解答，而不僅僅是基於關鍵字的簡單回應；在個性化推薦系統中，RAG 能夠根據用戶的歷史行為和偏好，提取相關信息，生成更加貼合用戶需求的推薦內容。
RAG 技術的優勢
RAG 技術之所以能夠在眾多解決方案中脫穎而出，主要得益於以下幾個優勢：
- 成本效益：相較於從頭構建專門模型，RAG 通過結合預訓練模型和檢索組件，實現了成本與效果的平衡。
- 準確性與即時性：RAG 能夠提供相對準確的回答，並能夠反映最新的信息，尤其適用於需要及時更新資訊的應用場景。
- 領域專業性：透過針對性的信息檢索，RAG 能夠在特定領域內提供專業且深入的回答，增強用戶體驗。
總之，RAG 技術通過結合大型語言模型的生成能力和特定文本的檢索能力，提供了一種高效、靈活且成本效益高的解決方案，對於提升機器人回答的品質與相關性具有重要意義。隨著技術的進一步發展和應用的深入，RAG 有望在更多領域發揮其獨特的價值，為用戶帶來更加智能和個性化的服務體驗。
在 ChatGPT 等大型語言模型主導的當代，RAG（Retrieval Augmented Generation，檢索增強生成）技術被廣泛應用於多個領域，從客服機器人到個性化推薦系統，其精確的信息檢索能力和高質量的回答生成使得它成為多數情境下的首選技術。然而，儘管 RAG 在眾多方面表現出色，它依然存在一些不可忽視的局限與挑戰，這些問題不僅影響了回答的準確度和相關性，也限制了 RAG 技術的進一步應用與發展。
RAG 的局限性與挑戰
索引與檢索的限制
RAG 技術在檢索階段依賴於特定的數據庫或知識庫，這意味著其能力受限於已索引和可檢索的信息範圍。若用戶查詢的信息未被有效索引，或相關文檔的質量不高，則 RAG 生成的回答可能無法滿足用戶的需求。此外，當數據庫中的信息過時或不夠全面時，RAG 生成的回應也可能缺乏時效性或準確性。
信息融合與處理的挑戰
即便 RAG 能夠從數據庫中檢索到與用戶查詢相關的文檔，如何有效地將這些信息融合並處理成一個連貫、準確且有用的回答仍是一大挑戰。這包括如何從多個檢索結果中選擇最關鍵的信息，以及如何將這些信息與預訓練的大型語言模型融合，以生成對用戶真正有幫助的回答。
對特定領域知識的依賴
RAG 技術在處理特定領域問題時可能會遇到困難，尤其是當這些領域需要高度專業化知識時。雖然 RAG 通過檢索相關文檔來增強回答的品質，但如果相關領域的專業文檔缺乏或不易檢索，則 RAG 生成的回答可能不夠準確或深入。
處理用戶查詢意圖的複雜性
理解用戶查詢的真實意圖並提供相關信息是 RAG 面臨的另一大挑戰。用戶查詢往往含糊不清或多義性強，這要求 RAG 技術不僅要精確檢索信息，還需要具備強大的語義理解能力來準確把握用戶的真正需求。
解決方案與未來方向
面對這些挑戰，未來的研究與發展方向可能包括：優化索引機制以提高信息的覆蓋範圍和質量、發展先進的信息融合與處理技術來提升回答的連貫性與準確性、加強對特定領域知識的學習與應用能力，以及利用自然語言處理技術來更好地理解用戶查詢的意圖。此外，探索如 GraphRAG 這樣的先進技術，通過結合知識圖譜來克服 RAG 的局限性，也是值得期待的未來方向。
總結而言，RAG 技術在當前的大型語言模型應用領域中扮演著重要角色，但它的局限性與挑戰也不容忽視。通過不斷的技術創新與改進，有望克服這些限制，進一步拓展 RAG 技術的應用範圍與效果。
GraphRAG: 基於圖譜的檢索與推理增強
在面對 RAG 技術的限制時，GraphRAG 提供了一個創新的進步，利用知識圖譜的技術加強信息檢索和推理過程。GraphRAG 透過從預檢索、後檢索到提示壓縮的過程中考慮知識圖譜的檢索與推理，為回答生成提供了一種更精準和相關的方法。本節將深入探討 GraphRAG 如何超越 RAG 的限制，從而提高聊天機器人回應的準確性和相關性。
查詢重寫與預檢索階段的創新
GraphRAG 的實現從查詢重寫開始。在這一階段，GraphRAG 透過理解用戶查詢的意圖，並將其轉化為一個更加準確的查詢格式，以便更好地進行信息檢索。此過程不僅關注查詢的字面意義，還試圖捕捉查詢背後的深層意圖，這需要強大的自然語言處理和語義理解能力來實現。
接著，在預檢索階段，GraphRAG 利用知識圖譜索引來提取與用戶查詢相關的文件。這一過程超越了傳統文本搜索方法，通過結合語義搜索與相似度搜索，使得檢索過程能夠更精確地匹配用戶的查詢意圖。此處，知識圖譜的運用大大提高了信息檢索的準確性和相關性。
使用知識圖譜索引提取相關文件
GraphRAG 的首要創新之處在於其預檢索階段的處理方式。透過利用知識圖譜索引，GraphRAG 能夠針對用戶查詢提取出更加相關且精準的文件。這一過程不僅基於文本的相似度搜索，還結合了語義搜索的概念，從而更好地匹配用戶的查詢意圖。這種方法使得回答生成不僅依賴於文本之間的字面相似度，而且能夠理解查詢背後的語義關聯，從而提取出更加相關的信息作為回答的依據。
重新排序增強上下文
在提取相關文件之後，GraphRAG 通過一個重新排序的過程來優化選取的文本，這一過程考慮了文件的相關性和對於回答的貢獻度。通過這種方式，GraphRAG 確保了在生成回答時利用的是最關鍵且最有用的信息，從而提高了回答的品質。
後檢索階段的創新
提示壓縮和知識圖譜的應用
在後檢索階段，GraphRAG 利用圖譜信息來進行提示壓縮，這意味著它能夠根據知識圖譜的結構來決定哪些信息是對生成回答最重要的。這不僅提高了信息的處理效率，也確保了生成的回答更加準確和相關。此外，通過將圖譜信息融入提示工程中，GraphRAG 能夠更精確地匹配用戶的查詢意圖，從而提供更加人性化和個性化的回答。
GraphRAG 實踐中的挑戰
儘管 GraphRAG 在理論上具有創新的進步，但在實踐中也面臨著一系列挑戰。這些挑戰主要集中在三個方面：查詢生成、推理邊界和信息提取。首先，高效地形成知識圖譜、生成準確的查詢以及決定基於這些查詢檢索多少信息是一大挑戰。此外，如何利用圖形資料庫來有效存儲、管理和檢索圖形形狀的資料，也是 GraphRAG 需要解決的問題之一。
| 挑戰領域 | 主要問題 |
|---|---|
| 查詢生成 | 如何精確理解用戶的查詢意圖並生成有效的查詢。 |
| 推理邊界 | 在檢索過程中，如何確定檢索的深度和範圍，以避免信息過載或遺漏。 |
| 信息提取 | 從知識圖譜中提取的信息如何有效整合並融入回答生成過程中，確保生成的回答既準確又相關。 |
面對這些挑戰，GraphRAG 的研究和開發需要不斷地創新和優化。隨著技術的進步與實踐的深入，GraphRAG 有望在提供智能信息服務方面發揮更大的作用，克服 RAG 技術的一些限制，為聊天機器人和其他應用提供更加精確和相關的回答生成方法。
適用場景與案例
- 適合使用 GraphRAG 的場景：
GraphRAG 適用於需要從知識圖譜中進行深度語義理解和推理的情境，尤其是在標準 RAG 方法因語義關聯性問題導致回答品質不足時。例如，當用戶查詢意圖與檢索到的信息不匹配，或是在回答需要高度語義理解和精確信息對應的複雜查詢時，使用 GraphRAG 可以更好地解析查詢，確保提供的回答更加準確和相關。此外，當資料庫中的資料需要透過深度語義連結才能解答查詢時，如需要綜合多個知識節點的情報來生成回答，GraphRAG 能有效地從知識圖譜中抽取和推理信息。 - GraphRAG 的實現步驟及例子：
- 預處理（Pre-Retrieval）：這一階段涉及決定要檢索哪些信息以及如何索引這些信息。使用知識圖譜對文件進行語義索引，例如，將文件中的關鍵實體和概念映射到知識圖譜中的節點和邊。
- 檢索（Retrieval）：基於用戶查詢，從知識圖譜中檢索相關節點和子圖。例如，用戶查詢“綠茶的健康益處”，系統將查找包含“綠茶”和“健康益處”相關的知識節點和相關連結。
- 後處理（Post-Retrieval）：在這一階段，會進行再排序（Re-ranking）和提示壓縮（Prompt Compression），通過語義搜索和相似度搜索的結合，優化信息的選擇和整合，最終生成回答。例如，從檢索到的信息中提取最關鍵的觀點，並將其整合入最終的用戶回答。
- 比較案例：在一個使用來自新聞文章的暴力事件信息（VIINA）數據集的案例研究中，展示了 GraphRAG 相對於標準 RAG 的優勢。此數據集包括來自2023年6月的俄羅斯和烏克蘭新聞來源的數千篇新聞文章，這些文章已被翻譯成英文以創建一個私有數據集，用於執行基於LLM的檢索。
分別展開兩個以「新俄羅斯」為提問核心的問題後，可以看到 GraphRAG 能夠提供更系統化和結構化的回答。
Query#1: What is Novorossiya?
在這個例子可以看到，
- Baseline RAG：未能提供特定於查詢的內容。它只是提供了一些基本信息，說明Novorossiya（新俄羅斯）是一個歷史上指代俄羅斯帝國18世紀征服的烏克蘭南部地區的名稱。近年來，這一名稱被東烏克蘭的親俄分裂分子用來指稱他們主張的領土，但未被國際機構正式承認。
- GraphRAG：提供了更豐富的語境和具體詳情。GraphRAG識別出查詢中的「Novorossiya」這一實體，並提供了與之相關的政治運動信息，該運動與烏克蘭的不穩定活動有關，並詳細列出了與此運動相關的多個具體事件和地點。
Query#2: What has Novorossiya done?
在此例子則更明顯看出
- Baseline RAG：未能提供具體信息，因為數據庫中沒有直接討論Novorossiya的文本段落。
- GraphRAG：展示了對問題的深入理解和詳細回答。GraphRAG不僅指出Novorossiya是一個涉及多起破壞性活動的政治運動，還列出了具體的目標，包括破壞烏克蘭的多個實體的計劃，並提到了烏克蘭總檢察長辦公室對這一運動的報告。
GraphRAG相對於Baseline RAG在信息檢索的相關性和準確性方面具有顯著的改進。它能夠利用LLM生成的知識圖譜，從而在回答查詢時提供更高相關性的內容，捕捉證據來源並生成更好的回答。此外，GraphRAG還能提供每個回答的出處信息，使得用戶能夠快速且準確地審核LLM的輸出，直接對照原始來源材料。
這些案例證明了GraphRAG在處理需要整合數據集廣泛信息以組成答案的查詢時，相較於基於矢量搜索的Baseline RAG，能夠提供更系統化和結構化的回答。因此，在需要深度語義理解和高度信息整合的複雜查詢情境中，GraphRAG顯著優於標準RAG方法。
未來展望
此文從介紹 RAG 的起點，探討其局限性，到提出 GraphRAG 作為一種創新解決方案的過程，展示了如何透過整合知識圖譜技術來強化信息檢索和回答生成的精確性。GraphRAG 不僅克服了 RAG 的一些限制，還開啟了利用語義推理來提高大型語言模型回應質量的新可能性。未來，隨著技術的進步與實踐的深入，GraphRAG 有望在多個領域內實現更加智能和準確的信息服務。對於對 RAG 和 GraphRAG 技術感興趣的讀者，您認為下一步的創新將會是什麼？歡迎在評論區分享您的想法。