在快速发展的生成式人工智能领域,诸如OpenAI的GPT-4o、谷歌的Gemini 等大型语言模型和其他人工智能模型,正逐渐成为不可或缺的商业工具。在这个领域中,最有前景的进步之一是检索增强生成(RAG - Retrieval Augmented Generation)。那么,RAG究竟是什么,它又如何能够与您的业务文档和知识相结合?本文以房东网 58home.Ai 智能助手对 RAG 技术的应用为例,简要介绍 RAG 背后的技术以及实现。理解 RAGRAG 是一种将生成式 AI 大型语言模型与信息检索技术相结合的方法。从本质上讲,RAG 使大型语言模型能够访问存储在数据库、文档和其他信息库中的外部知识,从而增强其生成准确且具有上下文相关性的响应能力。简言之,RAG 使您能够将向量存储与大型语言模型本身结合起来。这种结合使大型语言模型不仅能够基于其预先存在的知识进行推理,还能够基于您通过特定提示提供的实际知识进行推理。这个过程产生了更准确和上下文相关的答案。这种能力对于需要从大量非结构化数据源(如 PDF,Word 文档,微信公众号文章,以及网页内容等)中提取和利用特定知识的企业尤为关键。RAG 使组织能够充分发挥其数据的潜力,提供了一种更高效、更准确的方式与 AI 驱动的解决方案进行交互。为什么 RAG 对您的组织很重要传统的大型语言模型(LLM)是基于庞大的数据集进行训练的,通常被称为“世界知识”。然而,这种通用的训练数据并不总是适用于特定的商业环境。例如,如果您的企业在一个特定行业中运营,内部文档和专有知识比一般信息更有价值。在为您的企业创建 LLM 时,尤其是一个旨在提升客户体验的模型,确保模型对您的特定业务环境有深入了解是至关重要的。这就是 RAG 发挥作用的地方,因为它允许 LLM 访问和推理对您的组织真正重要的知识,从而为您的业务需求提供准确且高度相关的响应。通过将 RAG 融入通用大模型,可以确保大型语言模型不仅是一个通用工具,而是一个理解您业务运营、产品和服务细微差别的专业助手。比如房东网的 Jennifer Mei AI 助手,租务法律顾问 AI 助手,房东网黄页AI助手,王红雨 AI 助手等。RAG 如何与向量数据库协作工作? Depiction of how a typical RAG data pipeline works. Intel/LFAI & Data FoundationRAG 的核心概念是向量数据库。向量数据库以向量形式存储数据,这些向量是数值数据的表示。通过一种称为嵌入 (Embedding) 的过程创建这些向量,其中数据块(例如,文档中的文本)被转换为数学表示,以便大型语言模型(LLM)能够理解并在需要时检索。使用向量数据库始于数据的摄取和结构化。这包括将您的结构化数据、文档和其他信息转化为数值嵌入。这些嵌入代表数据,使大型语言模型能够在处理查询时准确检索相关信息。“Jennifer Mei AI 助手” 如何使用 RAG 技术的“Jennifer Mei AI 助手”的知识数据库,是基于Jennifer Mei最新著述《10年财务自由》(数字版)。过程包括网页版转化,向量数据库数据生成(内容的分块提取,嵌入Embedding处理,和向量数据库写入 )。在客户与“Jennifer Mei AI 助手”的对话中,结合向量数据库已有的知识背景和 GPT 4o 最新智能模型,给用户一个宛如与 “Jennifer Mei”本人在对话的体验。同时,结合 58home.Ai 首创的 AI 社区,Jennifer Mei 本人也随时可以参与到整个对话的过程中。我们发现,这种自有知识体系与最新AI智能模型的结合 (RAG),有下面的优点:自然语言查询。客户的提问完全是自然语言,查询结果却非常精准。多语言支持。原著内容《10年财务自由》是中文版,但是由于大语言模型的多语言自然支持,客户用英语,甚至其它20多种语言提问,仍然可以得到精准的结果。用什么语言提问, AI 助手就用什么语言回答。客服了“幻觉”的缺陷。通过仔细设计提示语以及结合向量数据查询,极大程度客服了Hallucination (幻觉)这一缺陷。什么是AI的“幻觉 (hallucination)”?有人通俗解释为:AI 会一本正经编造故事。随着AI模型的发展,这种现象会得到改进。RAG 技术帮助客服了AI模型的这个缺陷。房东网 58home.Ai 智能助手介绍利用 RAG 技术的 AI 助手:Jennifer Mei AI 助手,租务法律顾问 AI 助手,房东网黄页AI助手,王红雨 AI 助手 利用 OpenAI Assistant & code_Interpreter 技术的 AI 助手:Real AI 地产助手,室内装修和设计 AI 助手 Open AI Dale-E 绘图功能 AI 助手:悟空识图 AI,点睛绘图 AIOpenAI 原生角色设定 AI 助手:ChatGPT 全能助手,翻译 AI 助手在构建 www.58home.Ai 平台的过程中,我们深深感到 AI 技术强大的功能以及发展进化的震撼速度。房东网愿意和各界同仁一道,紧跟AI技术的发展进程,探讨AI技术在各行业的实际应用场景,使AI这个强大的工具,尽快为您我所用!

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什么是 RAG?58home.Ai 知识类型 AI 助手如何利用 RAG 技术,将生成式人工智能大型语言模型与商业知识相结合的?

在快速发展的生成式人工智能领域,诸如OpenAI的GPT-4o、谷歌的Gemini 等大型语言模型和其他人工智能模型,正逐渐成为不可或缺的商业工具。

在这个领域中,最有前景的进步之一是检索增强生成(RAG - Retrieval Augmented Generation)。那么,RAG究竟是什么,它又如何能够与您的业务文档和知识相结合?本文以房东网 58home.Ai 智能助手对 RAG 技术的应用为例,简要介绍 RAG 背后的技术以及实现。


理解 RAG

RAG 是一种将生成式 AI 大型语言模型与信息检索技术相结合的方法。从本质上讲,RAG 使大型语言模型能够访问存储在数据库、文档和其他信息库中的外部知识,从而增强其生成准确且具有上下文相关性的响应能力。

简言之,RAG 使您能够将向量存储与大型语言模型本身结合起来。这种结合使大型语言模型不仅能够基于其预先存在的知识进行推理,还能够基于您通过特定提示提供的实际知识进行推理。这个过程产生了更准确和上下文相关的答案。

这种能力对于需要从大量非结构化数据源(如 PDF,Word 文档,微信公众号文章,以及网页内容等)中提取和利用特定知识的企业尤为关键。RAG 使组织能够充分发挥其数据的潜力,提供了一种更高效、更准确的方式与 AI 驱动的解决方案进行交互。


为什么 RAG 对您的组织很重要

传统的大型语言模型(LLM)是基于庞大的数据集进行训练的,通常被称为“世界知识”。然而,这种通用的训练数据并不总是适用于特定的商业环境。例如,如果您的企业在一个特定行业中运营,内部文档和专有知识比一般信息更有价值。

在为您的企业创建 LLM 时,尤其是一个旨在提升客户体验的模型,确保模型对您的特定业务环境有深入了解是至关重要的。这就是 RAG 发挥作用的地方,因为它允许 LLM 访问和推理对您的组织真正重要的知识,从而为您的业务需求提供准确且高度相关的响应。

通过将 RAG 融入通用大模型,可以确保大型语言模型不仅是一个通用工具,而是一个理解您业务运营、产品和服务细微差别的专业助手。比如房东网的 Jennifer Mei AI 助手,租务法律顾问 AI 助手,房东网黄页AI助手,王红雨 AI 助手等。


RAG 如何与向量数据库协作工作?

Depiction of how a typical RAG data pipeline works. Intel/LFAI & Data Foundation

RAG 的核心概念是向量数据库。向量数据库以向量形式存储数据,这些向量是数值数据的表示。通过一种称为嵌入 (Embedding) 的过程创建这些向量,其中数据块(例如,文档中的文本)被转换为数学表示,以便大型语言模型(LLM)能够理解并在需要时检索。

使用向量数据库始于数据的摄取和结构化。这包括将您的结构化数据、文档和其他信息转化为数值嵌入。这些嵌入代表数据,使大型语言模型能够在处理查询时准确检索相关信息。


“Jennifer Mei AI 助手” 如何使用 RAG 技术的

“Jennifer Mei AI 助手”的知识数据库,是基于Jennifer Mei最新著述《10年财务自由》(数字版)。过程包括网页版转化,向量数据库数据生成(内容的分块提取,嵌入Embedding处理,和向量数据库写入 )。在客户与“Jennifer Mei AI 助手”的对话中,结合向量数据库已有的知识背景和 GPT 4o 最新智能模型,给用户一个宛如与 “Jennifer Mei”本人在对话的体验。同时,结合 58home.Ai 首创的 AI 社区,Jennifer Mei 本人也随时可以参与到整个对话的过程中。

我们发现,这种自有知识体系与最新AI智能模型的结合 (RAG),有下面的优点:

  • 自然语言查询。客户的提问完全是自然语言,查询结果却非常精准。
  • 多语言支持。原著内容《10年财务自由》是中文版,但是由于大语言模型的多语言自然支持,客户用英语,甚至其它20多种语言提问,仍然可以得到精准的结果。用什么语言提问, AI 助手就用什么语言回答。
  • 客服了“幻觉”的缺陷。通过仔细设计提示语以及结合向量数据查询,极大程度客服了Hallucination (幻觉)这一缺陷。

什么是AI的“幻觉 (hallucination)”?有人通俗解释为:AI 会一本正经编造故事。随着AI模型的发展,这种现象会得到改进。RAG 技术帮助客服了AI模型的这个缺陷。


房东网 58home.Ai 智能助手介绍

利用 RAG 技术的 AI 助手:

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