想要建立使用大型語言模型(LLM)（ 或Meta 的LLama 2）的應用程式的團隊將不可避免地遇到這個問題：我們如何確保這些模型產生的回應與特定的業務上下文保持一致？這就是檢索增強生成（RAG）的用武之地。
RAG 將大型語言模型 (LLM) 和傳統資訊檢索系統（如資料庫）結合在一起。透過將這些額外的知識與其語言技能結合，人工智慧應用程式可以針對業務的獨特需求產生更準確、最新且相關的回應。
好消息是，市場上有許多工具
可以讓 RAG 的實施變得更容易。檢索過程的複雜性、資料的性質以及所需的輸出品質將決定您用於開發RAG 管道的工具。
繼續閱讀以了解有關最受歡迎的 RAG 工具的更多信息，以及如何選擇最適合您的用例的工具。
什麼是 RAG 工具？
檢索增強生成提高了法學碩士
為使用者提供即時存取準確、及時和相關答案的能力。您可以使用 RAG 工具開發 RAG 管道來更快地獲得類似的結果，而不是花 阿聯酋 WhatsApp 號碼數據 錢微調大型語言模型，這既耗時又昂貴：
回答複雜的問題——RAG 允許法學碩士使用外部知識庫和專業材料，為具有挑戰性的查詢提供精確而詳細的答案。
產生更新的內容– RAG 支援的法學碩
士可以使用真實數據作為輸入來產生更真實、更準確的文件、報告和其他內容。
提高 LLM 響應準確性- 檢索增強生成通過使用與行業、客戶和業務相關的實時數據補充答案生成來實現這一目標，從而使您的應用程序不太可能產生幻覺來填充缺失的知識。
法學碩士 RAG
我們可以將 RAG 模型和工具分為三類：
第一類包括已經實施 RAG 以提高
輸出準確性和品質的法學碩士。
第二類包括法學碩士可以使用的 RAG 庫和框架。
在第三類中，模型和函式庫可以相互協作或與法學碩士協作產生 RAG 模型。
以下是提供 RAG 的提供者的一些範例：
工具 描述
檢索插件 提供了一個檢索插件
將 與基於檢索的系統結合以改善答案。您可以建立文件資料庫並利用檢索技術來發現 答案的相關資訊。
變壓器插件 包含一個產生 RAG 模型的轉換器。
Azure 機器學習 可 亞馬遜廣告宣布新功能，以便西班牙廣告商“更好地控制他們所接觸的受眾” 以使用 Azure AI Studio 將 RAG 加入 AI 中，或使用 Azure 機器學習管道將 RAG 加入 AI 中。
IBM Watsonx.ai 該模型可以
用 RAG 模式來提供事實上準確的結果。
元人工智慧 Meta AI 將檢索和生成整合到一個框架中。它適用於需要從龐大的語料庫中獲取知識並產生有意義的回應的應用程式。
RAG 函式庫和框架
下表列出了一些最受歡迎的 RAG 庫和框架：
姓名 描述
農場 用於建立基於 Transformer 的自 日本數據 然語言處理管道的內部框架包括 RAG。
草垛 的用於文件搜尋的端
對端 RAG 框架。
領域 檢索增強語言模型 (REALM) 訓練是一個使用 RAG 進行開放域問答的 Google 工具箱。
浪鏈 用於將語言模型與外部知識來源整合的工具箱。它彌合了語言模型和外部資料之間的差距，有利於 RAG 的檢索和增強階段。
駱駝指數 該框架專門用於索引和檢索訊息，這有助於 RAG 的檢索步驟。它支援高效的索引，非常適合
需要快速資料檢索的應用程式
整合框架
和 Dust 等整合框架可以更輕鬆地基於語言模型創建上下文感知、支援推理的應用程式。這些框架提供模組化組件和預先配置鏈來滿足某些應用程式需求，同時也允許模型客製化。您可以將這些框架與向量資料庫結合起來，在法學碩士中使用 RAG。
向量資料庫
向量資料庫可以包含多維數據，允許大型語言模型 (LLM) 操作，並使處理此類數據變得更加容易。