RAG：给人工智能你自己的知识
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Quick Answer
如何打造一个了解您的业务、您的文档、您的产品的人工智能，而无需花费数百万美元对其进行重新培训？答案是一种称为 RAG 的巧妙技术。这是大多数定制人工智能助手背后的秘密，而且这个概念非常简单，任何人都可以理解。
💡 把它想象成……
一个普通的法学硕士是一个聪明的学生凭记忆回答——有时是猜测。 RAG 为该学生提供一本打开的笔记簿，供学生在回答之前查阅。它查找相关页面，然后根据实际找到的内容进行回答。
RAG解决的问题
法学硕士只知道在培训期间学到的内容——它不知道您的私人文档、最近的信息或特定数据。根据您的数据重新训练它的成本非常昂贵。 RAG 成本低廉地解决了这个问题：您无需更改模型，而是在提问时为其提供正确的信息。
RAG 的工作原理
当你提出问题时，系统首先会在你的文档中搜索最相关的内容，然后将这些内容与你的问题一起交给人工智能，指示它根据这些内容进行回答。人工智能会读取您的实际内容并做出响应——基于您的数据，而不仅仅是其训练。
为什么它如此有用
RAG 可以让您构建了解您的特定知识（公司手册、产品目录、法律文档、个人笔记）、保持最新状态（只需添加文档）、减少幻觉（它从真实来源回答）并让您的数据处于您的控制之下的人工智能 - 尤其是使用本地模型。
如何构建它
您不必从头开始构建它 - 许多工具和框架都提供开箱即用的 RAG，并且当您将文档“上传”到自定义助手时，无代码平台会包含它。在幕后，它使用“矢量数据库”来查找相关内容，但您可以在不了解内部结构的情况下使用它。
🔑 要点
RAG（检索增强生成）使 AI 从您的文档中做出回答，无需进行昂贵的再培训：它会在您的内容中搜索相关内容，并将其提供给 AI 进行回答。它为大多数定制人工智能助手提供支持——保持答案接地气、最新且私密，尤其是对于本地模型。
为什么这对您很重要
RAG 是亚洲企业和创作者以经济实惠且私密的方式构建了解其特定知识的人工智能的实用钥匙。与本地模型相结合，它可以让您部署自定义的数据感知助手，而无需将敏感信息发送到外部云。
常见问题
RAG 代表什么？▼
检索增强生成。它使人工智能检索您自己文档的相关部分并根据它们生成答案 - 因此人工智能可以使用您的特定知识而无需重新训练。
RAG 与训练 AI 有何不同？▼
训练改变了模型本身（昂贵、缓慢）。 RAG 保持模型不变，而是在提问时向其提供相关文档——便宜得多，可立即更新（只需添加文档），并且更容易保密。
我需要编写代码才能使用 RAG 吗？▼
不一定——当您将文档“上传”到自定义助手时，许多无代码平台都包含 RAG，并且框架开箱即用地提供它。您可以在不了解矢量数据库等技术内部原理的情况下使用它。