在一个数字数据以前所未有的速度激增的时代，在数字洪流中找到正确的信息就像在复杂的迷宫中导航一样。传统的企业搜索引擎虽然功能强大，但经常会让我们被大量的搜索结果淹没，这使得我们很难从无关的搜索结果中辨别出相关的内容。然而，在这浩瀚的数字信息中，一项革命性的技术已经出现，有望改变我们在企业中与数据交互的方式。进入检索增强一代(RAG)的力量，重新定义我们与信息的关系。
互联网曾经被视为所有人的知识来源，现在却变成了一个复杂的迷宫。虽然传统的搜索引擎很强大，但它们经常会让用户淹没在大量的结果中，很难找到他们要找的东西。OpenAI的ChatGPT等新技术以及Bard等其他语言模型的出现令人印象深刻。然而，对于业务用户来说，这些模型也存在某些缺点，例如生成不准确信息的风险、缺乏适当的引用、潜在的版权侵权以及业务领域中缺乏可靠信息。挑战不仅在于找到信息，还在于找到正确的信息。为了使生成式人工智能在商业世界中有效，我们必须解决这些问题，这是RAG的焦点。
数字化挑战:信息的海洋
在Microsoft Copilot和Lucy等平台的角落，是检索增强生成(RAG)模型的变革性方法。
理解破布
RAG到底是什么，它是如何工作的?简单来说，RAG是一个两步过程:
1. 检索:在提供答案之前，系统会深入到一个广泛的数据库中，精心检索相关的文档或段落。这不是关键字的基本匹配;这是一个尖端的过程，可以理解查询的复杂背景和细微差别。RAG系统依赖于公司拥有或许可的数据，并确保企业级别的访问控制得到无懈可击的管理和保存。
2. 生成:一旦检索到相关信息，它将作为生成连贯且上下文准确的响应的基础。这不仅仅是关于数据的反刍;这是关于构思一个有意义和有信息量的答案。
通过集成这两个关键过程，RAG确保交付的响应不仅准确，而且消息灵通。这就像有一个专门的研究团队在你的处置，准备钻研一个巨大的图书馆，选择最合适的资源，并呈现给你一个简洁和信息丰富的总结。
为什么RAG很重要
采用RAG的领先技术平台——比如用于内容创建的微软Copilot或像Lucy这样的联合搜索平台——代表着一个重大突破，原因如下:
1. 效率:传统模型通常需要大量的计算资源，特别是在处理大量数据集时。即使在处理复杂查询时，具有进程分割功能的RAG也能确保效率。
2. 准确性:通过首先检索相关数据，然后根据该数据生成响应，RAG保证所提供的答案牢固地植根于可靠的来源，从而提高了准确性和可靠性。
3. 适应性:随着新信息不断地添加到数据库中，RAG的适应性将得到充分发挥。这确保了平台生成的答案保持最新和相关。
运行中的RAG平台
把自己想象成一个金融分析师，想要洞悉市场趋势。传统的研究方法需要数小时甚至数天的时间来梳理报告、文章和数据集。然而，露西简化了这个过程——你只需要提出你的问题。在幕后，RAG模型立即开始行动，检索相关财务文件并迅速生成全面的响应，所有这些都在几秒钟内完成。
同样，设想一个学生对一个历史事件进行研究。而不是迷失在搜索结果的海洋，Lucy，由RAG提供支持，提供了一个简洁，消息灵通的回应，简化了研究过程，提高了效率。
更进一步，Lucy通过复杂的数据生态系统将这些答案提供给Microsoft Copilot，并利用组织创建或购买的所有机构知识创建新的演示文稿或文档。
前面的路
RAG的潜在应用是广泛的，跨越学术界、工业界和日常查询。除了它的直接效用之外，RAG还标志着我们与信息交互的更广泛的转变。在这个信息过载的时代，像Microsoft Copilot和Lucy这样的工具，由RAG驱动，不仅仅是方便;它们是必需品。
此外，随着技术的不断发展，我们可以预期RAG模型的更复杂的迭代，承诺更高的准确性、效率和用户体验。使用从一开始(甚至在术语出现之前)就支持RAG的平台将使您的组织保持领先地位。
结论
在数字时代，我们既面临挑战，也面临机遇。虽然庞大的信息量可能会让人无法承受，但像微软Copilot或Lucy这样的技术，在检索增强一代(Retrieval-Augmented Generation)的强大支持下，提供了一条有希望的前进道路。这证明了技术的潜力，它不仅可以管理我们掌握的大量知识，还可以有意义地利用这些知识。这些不仅仅是平台;它们是对信息检索未来的一瞥。
作者：Marc Dispensa
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2023-10-17 12:41:31
Marc Dispensa