RAG架構：從簡單檢索到高階向量搜尋

檢索增強生成 (RAG) 已成為現代 AI 應用中最具變革性的方法之一。透過將大型語言模型 (LLM) 的生成能力與存取外部知識來源的能力相結合，RAG 解決了困擾傳統語言模型的關鍵限制，例如知識斷層和幻覺。然而，並非所有 RAG 實現都生而平等。了解從簡單到複雜的架構範圍，可以幫助您根據特定用例選擇合適的方法。

本文探討了兩種基本的 RAG 範例：直接檢索方法和高階的基於向量的架構，並研究了何時以及為何選擇其中一種。

了解 RAG 基礎知識

RAG 的核心工作原理是利用從知識庫中檢索到的相關外部資訊來增強 LLM 的提示。當使用者提出問題時，系統會先搜尋相關的上下文，然後將原始問題和檢索到的資訊輸入 LLM，以產生合理的答案。

這種方法解決了獨立法學碩士（LLM）固有的幾個關鍵問題。首先，它透過允許存取最新資訊來克服知識斷層。其次，它透過將答案建立在事實數據之上來減少錯覺。第三，它無需昂貴的模型微調即可獲得特定領域的專業知識。

與需要使用特定領域資料重新訓練整個模型的微調不同，RAG 保留了 LLM 的通用功能，同時動態地融入相關知識。這使得 RAG 對於大多數應用來說都更加靈活且經濟高效。

簡單的 RAG 方法

簡單的 RAG 架構代表了檢索增強產生最直接的實作。在這種方法中，當使用者提交問題時，系統會使用關鍵字匹配或基本搜尋演算法直接查詢傳統的知識庫或資料庫。

這種方法在涉及結構化資料或組織良好的知識庫的場景下效果極佳。例如，一家軟體公司的客服聊天機器人可能會使用簡單的 RAG 來查詢常見問題條目、故障排除指南和產品文件的資料庫。當使用者詢問「如何重設密碼？」時，系統可以快速從知識庫中檢索到準確的操作步驟。

簡易 RAG 的優點包括易於實現、計算要求較低以及行為可預測。您無需專門的基礎架構或複雜的預處理流程。檢索邏輯透明且可調試，讓您更容易理解為何選擇某些資訊。

然而，簡單的 RAG 有明顯的限制。它在語義相似性方面存在問題——如果用戶詢問“身份驗證問題”，而您的文件使用了“登入問題”一詞，那麼基於關鍵字的搜尋可能會錯失聯繫。此外，隨著知識庫的成長，如果沒有完善的索引策略，維護搜尋品質將變得越來越困難。

進階 RAG 架構

先進的 RAG 架構引入了向量嵌入和語義搜尋功能，從根本上改變了資訊檢索的工作方式。在處理任何查詢之前，知識庫中的所有文件都會使用專門的編碼模型轉換為高維度向量表示。這些向量不僅捕捉關鍵字，還能捕捉文本的語意意義。

當使用者提交問題時，問題也會轉換成向量表示。然後，系統在向量資料庫中執行語義相似性搜索，尋找概念相關的文檔，即使它們沒有完全相同的關鍵字。檢索到的上下文隨後會被整合到 LLM 題目中。

這種方法在處理大規模非結構化資料儲存庫方面表現出色。假設一位研究助理需要搜尋數千篇學術論文、法律文件和技術報告。基於向量的系統可以理解，即使沒有完全匹配的關鍵字，關於「機器學習偏見」的查詢也應該檢索討論「演算法公平性」或「模型歧視」的論文。

向量資料庫元件在此至關重要，因為它針對數百萬個文件的高維相似性搜尋進行了最佳化。 Pinecone、Weaviate 或 Chroma 等技術實現了快速、可擴展的檢索，這是傳統資料庫無法實現的。

進階 RAG 還支援更複雜的檢索策略，例如混合搜尋（結合關鍵字和語義搜尋）、重新排名檢索結果以及針對複雜查詢的多步驟檢索。

何時使用哪種方法

選擇簡單 RAG 還是高階 RAG 取決於幾個關鍵因素。簡單 RAG 非常適合處理規模較小、結構良好且精確匹配較為常見的知識庫。如果您的資料主要包含常見問題解答內容、產品目錄或結構化文檔，而您的使用者群傾向於提出直接、具體的問題，那麼簡單 RAG 可能就足夠了。

例如，具有標準化程序的公司內部 wiki 可以與簡單的 RAG 很好地配合使用，因為員工通常知道正確的術語並且正在尋找特定的資訊。

當處理大量非結構化內容、使用者以多種方式提問或語義理解至關重要時，高級 RAG 就顯得必不可少。這包括法律研究工具（搜尋案例）、醫療資訊系統（尋找相關研究）或需要處理多樣化客戶語言的綜合產品支援系統等應用。

試想簡單的電商常見問題解答機器人與綜合研究助理之間的差異。常見問題解答機器人可能只需要匹配「運費」即可檢索標準運輸資訊。相較之下，研究助理必須理解「製造對環境的影響」可能與「碳足跡」、「永續性實踐」或「生產的生態效應」等文件相關。

資源考量也很重要。簡單的 RAG 只需要極少的基礎設施，可以在中等硬體上運行；而高級 RAG 則需要向量資料庫、嵌入模型以及更強大的計算能力來進行索引和檢索。

結論

在簡單和高階 RAG 架構之間進行選擇，並非在於哪一種架構本質上比另一種更好，而是選擇合適的工具來滿足您的特定需求。簡單 RAG 為簡單的檢索任務提供了快速、經濟高效的解決方案，而高階 RAG 則為複雜的大規模應用提供了必要的語意理解能力。

大多數組織認為，從簡單的 RAG 入手驗證用例並了解使用者行為很有價值，然後隨著需求的增長，再逐步演進到更複雜的架構。關鍵在於理解 RAG 並非一刀切的解決方案，而是一個靈活的框架，可以靈活調整以應對各種資訊檢索挑戰。

隨著 RAG 技術的不斷成熟，我們可能會看到更多專業架構的出現，但簡單性和複雜性之間的根本權衡仍將是架構決策的核心。