PIPELINE简而言之
语言模型根据训练时看到的内容回答。关于您的企业它一无所知——但被问到时，仍然会给出看似合理的答案。这就是编造信息的根源。
01
问题
语言模型根据训练时看到的内容回答。关于您的企业它一无所知——但被问到时，仍然会给出看似合理的答案。这就是编造信息的根源。
02
解决方案
在模型回答之前，先在您的文档中搜索。找到的内容会传递给它，并指示：只根据这些回答。如果找不到，就说明。这种组合称为检索增强生成。
03
为什么这会产生差异
答案有可以查阅的来源。对文档的更改立即生效，无需重新训练。知识的边界是明确的而非隐藏的。
04
失败原因
不在技术，而在文档状况。如果三个版本的价目表在流通，系统会找到所有三个。内容库中的矛盾会暴露出来——这既令人不快又有用。
05
如何检验答案质量
用企业中真实问题的固定列表进行测试，事先知道正确答案，并与系统给出的结果比较。每次对知识库进行重大更改后重新运行这个列表——只有这样才能发现调整是否真正有帮助，还是只是在别处制造了新漏洞。
问题
常见问题
必须自己编程 RAG 吗？
不用，常见的聊天机器人和知识库工具已经内置。费工夫的不是技术，而是整理自己的文档——结构、时效性、权限。
如果文档相互矛盾怎么办？
系统会给出矛盾的答案或显示带来源的两个版本——这令人不快但诚实。解决方案不在技术，而在于事先明确哪个版本有效。
文档很少也能用吗？
可以，RAG 用少量维护良好的页面也能运行。质量不取决于数量，而取决于问题的答案是否真的存在于内容库中。
这和 Fine-Tuning 一样吗？
不一样。Fine-Tuning 改变模型本身，费工夫且难以追溯。RAG 保持模型不变，每次请求时向它传递相关文档——因此知识库可以随时更改，无需重新训练。
对话中能察觉到聊天机器人使用 RAG 吗？
不能，从用户角度看就像一个消息灵通的对话者。区别只在询问文档中不存在的内容时才显现——RAG 系统会诚实回答而不是猜测。
下一步
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