RAG即服務：釋放企業生成式AI潛力
隨著大型語言模型（LLMs）和生成式AI趨勢的崛起，將生成式AI解決方案整合到企業中可以極大地提升工作效率。如果您是生成式AI的新手，大量的術語可能會讓人望而生畏。本文將解釋生成式AI的基本術語，並指導您如何通過RAG即服務為企業定制AI解決方案。
什麼是檢索增強生成（RAG）？
檢索增強生成（RAG）是在企業工作流程中實現LLMs或生成式AI的關鍵概念。RAG利用預訓練的Transformer模型，通過在查詢過程中注入來自您特定知識庫的相關數據來回答業務相關問題。這些數據是LLMs未經訓練的，從而生成準確且相關的回應。
RAG不僅具有成本效益，而且高效，讓生成式AI更易於接近。讓我們來探索一些與RAG相關的關鍵術語。
RAG的關鍵術語
Chunking（分塊處理）
LLMs資源密集，訓練時使用可管理的數據長度，稱為”上下文窗口”。上下文窗口根據所使用的LLM而異。為了解決其限制，提供的業務數據如文檔或文本文獻被分割成較小的塊。這些塊在查詢檢索過程中使用。
由於這些塊是非結構化的，查詢與知識庫數據在語法上可能不同，因此使用語義搜索來檢索這些塊。
向量數據庫
像Pinecone、Chromadb和FAISS這樣的向量數據庫存儲業務數據的嵌入。嵌入將文本數據轉換為數值形式，根據其意義存儲在高維向量空間中，其中語義相似的數據彼此接近。
當用戶查詢時，查詢的嵌入用於在向量數據庫中查找語義相似的塊。
RAG即服務（RaaS）流程
如果缺乏技術專長，為企業實施RAG可能會讓人望而生畏。這就是RAG即服務（RaaS）發揮作用的地方。
常見問題解答
1. 什麼是RAG即服務（RaaS）？
RAG即服務（RaaS）是一個全面的解決方案，處理您企業的整個檢索增強生成過程。這包括數據分塊、在向量數據庫中存儲嵌入，並管理語義搜索以檢索查詢的相關數據。
2. 分塊處理在RAG過程中有何幫助？
分塊處理將大型業務文檔分割成適合LLM上下文窗口的較小塊。這種分割允許LLM使用語義搜索更高效地處理和檢索相關信息。
3. 什麼是向量數據庫，為什麼它們重要？
向量數據庫存儲業務數據的數值表示（嵌入）。這些嵌入允許在查詢時高效檢索語義相似的數據，確保LLM提供準確且相關的回應。
4. 如何建立RAG
