“大學(xué)生GPT、老登Claude、黃毛Gemini”

原標(biāo)題：RAG 的未來，走向繁榮、重塑還是消亡？
文章來源：AI前線
內(nèi)容字?jǐn)?shù)：12450字

RAG技術(shù)在企業(yè)落地的挑戰(zhàn)與創(chuàng)新

本文總結(jié)了AICon全球人工智能開發(fā)與應(yīng)用大會(huì)2024北京站“RAG在企業(yè)落地的難點(diǎn)與創(chuàng)新”專題圓桌交流的精彩觀點(diǎn)，探討了檢索增強(qiáng)生成（RAG）技術(shù)在企業(yè)應(yīng)用中的局限性、技術(shù)挑戰(zhàn)以及未來發(fā)展趨勢(shì)。

1. RAG與O1模型的結(jié)合

百度研究院商業(yè)智能實(shí)驗(yàn)室負(fù)責(zé)人周景博博士提出，RAG技術(shù)對(duì)于O1類推理模型的意義何在。百度靈醫(yī)大模型底座技術(shù)負(fù)責(zé)人夏源博士認(rèn)為，O1模型擅長(zhǎng)推理，但缺乏真實(shí)世界知識(shí)，將RAG引入O1模型，能夠補(bǔ)充領(lǐng)域知識(shí)，提升其在真實(shí)場(chǎng)景中的推理效果，尤其是在醫(yī)療、金融等領(lǐng)域。然而，如何有效標(biāo)注數(shù)據(jù)，降低人工成本，是目前面臨的主要挑戰(zhàn)。

2. 數(shù)據(jù)引擎檢索能力的改進(jìn)

火山引擎技術(shù)專家田昕暉指出，當(dāng)前數(shù)據(jù)引擎與大模型結(jié)合的潛力尚未充分挖掘。他建議進(jìn)一步探索如何利用“Text to SQL”等技術(shù)，更好地利用結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，提升復(fù)雜查詢的處理能力。阿里云高級(jí)技術(shù)專家費(fèi)躍則從數(shù)據(jù)引擎用戶的角度，指出當(dāng)前向量數(shù)據(jù)庫(kù)在索引技術(shù)、查詢鏈路優(yōu)化等方面仍有改進(jìn)空間，需要更統(tǒng)一的索引協(xié)議和更透明的查詢鏈路。

3. 降低大模型幻覺的策略

Hugging Face Machine Learning Engineer尹一峰建議，可以通過多模型比對(duì)、優(yōu)化模型本身、處理輸入輸出等方式來降低大模型幻覺。他將不同的大模型比作不同個(gè)性的人，強(qiáng)調(diào)根據(jù)問題的特點(diǎn)選擇合適的模型。此外，通過機(jī)器學(xué)習(xí)技巧和數(shù)據(jù)引擎算子，可以提升模型準(zhǔn)確度。

4. RAG開源產(chǎn)品的競(jìng)爭(zhēng)力與商業(yè)模式

與會(huì)專家對(duì)RAG開源產(chǎn)品的競(jìng)爭(zhēng)力及商業(yè)模式進(jìn)行了探討。阿里云高級(jí)技術(shù)專家費(fèi)躍認(rèn)為，開源產(chǎn)品適合初創(chuàng)公司或快速驗(yàn)證想法，其商業(yè)模式可能包括SaaS服務(wù)和與云廠商合作。火山引擎技術(shù)專家田昕暉強(qiáng)調(diào)，產(chǎn)品的成功取決于其壁壘和生態(tài)系統(tǒng)，開源框架在推動(dòng)和創(chuàng)新方面具有重要作用。Hugging Face Machine Learning Engineer尹一峰則認(rèn)為，目前RAG開源框架的應(yīng)用場(chǎng)景較窄，可能難以像Docker那樣廣泛普及。

5. RAG的未來發(fā)展趨勢(shì)

與會(huì)專家普遍認(rèn)為，RAG技術(shù)將與Agent技術(shù)結(jié)合，形成更綜合的系統(tǒng)。未來，RAG有可能發(fā)展成類似數(shù)據(jù)庫(kù)一樣的基礎(chǔ)設(shè)施，成為大模型系統(tǒng)中的一個(gè)重要模塊。同時(shí)，RAG也需要發(fā)展出自己的通用范式，形成類似于“Schema”和“Data Model”的概念。

總而言之，RAG技術(shù)在提升大語言模型輸出質(zhì)量方面具有顯著作用，但其在企業(yè)落地中仍面臨諸多挑戰(zhàn)。未來，RAG技術(shù)的發(fā)展方向?qū)⑹桥c其他技術(shù)融合，形成更強(qiáng)大的AI系統(tǒng)，并最終發(fā)展成為的基礎(chǔ)設(shè)施。

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