基于 RAG 构建专业可信营销垂域大模型

一、  引言

在数字化营销时代，企业面临着如何利用人工智能技术提升营销效率和效果的挑战。营销垂域应用大模型需要处理大量的用户数据、产品信息和市场趋势，生成创意内容和提供决策支持。然而，专业性和可信度是营销领域应用大模型的两大难点。营销创意生成、营销物料生成、营销咨询分析（包括商业智能 BI 和数据分析）等方面，对模型的专业性提出了高要求，同时，生成内容的可信度直接影响用户的信任和品牌的声誉。大模型在解决可信、专业、实时生成方面存在局限，基于 Retrieval-Augmented Generation（RAG）的方案提供了一种实用的解决路径。

二、  关键挑战

在大模型的发展和应用中，存在一些挑战和问题，这些问题在实际部署和运营中尤为突出。

幻觉问题：幻觉是大模型普遍面临的一个挑战。由于模型的预测基于统计概率，当模型对某个领域或情境缺乏足够的了解时，可能会生成不准确或虚假的信息，这种现象被称为“幻觉”。在营销等对准确性要求极高的领域，幻觉问题可能导致严重误导，影响用户信任和品牌形象。

实时性不够：实时性不够的问题也限制了大模型的应用。大模型通常在预训练阶段学习了大量的知识，但这些知识可能不是最新的。对于需要处理实时数据和快速响应市场变化的营销活动来说，这一局限性可能导致策略落后于市场趋势。

安全性问题：安全性问题是企业和用户都非常关注的。大模型的训练和应用需要处理大量的敏感数据，如何确保这些数据的安全，防止数据泄露和滥用，是一个重要的问题。此外，模型的可解释性和透明度也是安全性的一部分，用户有权了解模型的决策过程。

垂域应用的专业性问题：尽管大模型在通用任务上表现出色，但面对特定领域如医疗、法律、金融等，它们往往缺乏足够的专业知识和深入理解。这导致模型生成的内容可能不够专业，无法满足行业专家和专业用户的需求。

综上所述，大模型在幻觉问题、实时性、安全性以及垂域专业性方面的挑战，需要通过技术创新、精细管理和法规制定等多方面的努力来克服。

三、  整体架构

在构建基于 RAG（Retrieval-Augmented Generation）的专业可信营销垂域大模型时，我们需要一个综合的架构，它能够处理大量的数据、提供精准的检索、训练高效的模型、并且能够以服务的形式提供这些能力。以下是整体架构关键模块及简介。

数据工程

数据工程是整个架构的基础，涉及数据的收集、清洗、整合和预处理。在营销垂域，这包括用户行为数据、交易记录、市场趋势、社交媒体互动等。数据工程师需要确保数据的质量、一致性和可用性，为后续的模型训练和知识库构建提供原材料。

知识库构建与检索

知识库是 RAG 模型的核心，它存储了结构化和非结构化的营销相关知识。构建知识库需要文本挖掘、自然语言处理和信息抽取技术，以从各种数据源中提取有用信息。检索模块则负责根据用户查询从知识库中检索相关信息，这通常涉及到复杂的算法，如向量搜索和语义匹配。

模型训练

模型训练模块负责训练和微调预训练的语言模型，使其适应特定的营销任务。这个过程需要大量的标注数据和计算资源。训练好的模型能够理解营销内容的结构，生成符合业务需求的营销策略和创意。混合通用语料及领域的数据语料对模型进行领域垂域训练（ Domain-Adaptive Pretraining）是其中关键。

模型服务

模型服务是将训练好的模型部署到生产环境中，使其能够响应实际的营销需求。这通常涉及到模型的封装、API 的开发和服务器的维护。模型服务需要保证高可用性、低延迟和高并发处理能力。

提示词工程（Prompt Engineering）

提示词优化是 RAG 架构中的一个关键环节，它涉及到设计和优化输入到模型中的提示词（Prompt），以引导模型生成更准确、更专业的输出。这需要深入理解语言模型的工作原理和营销领域的特定需求。

系统集成与工作流

最后，所有的模块需要通过系统集成和工作流管理来协同工作。这包括数据流的调度、模型训练和更新的自动化、知识库的维护流程等。一个高效的工作流可以确保整个系统快速响应市场变化，持续提供价值。

通过这些模块的紧密协作，我们可以构建一个专业可信的营销垂域大模型，它能够提供个性化的营销策略，增强用户体验，并帮助企业实现商业目标。

四、  关键技术

在构建基于 RAG 的营销垂域大模型中，关键技术的选择和应用至关重要，它们直接影响模型的性能和输出的准确性。以下是几个核心技术领域的介绍。

文本 RAG 技术

文本 RAG 的迭代升级，主要分三个阶段，分别是原始 RAG、高级 RAG、模块化 RAG，三者的大致区别是这样的：

RAG 的建立并非一蹴而就的，以原始 RAG 为起点，完成初步功能，在此基础上逐步升级，形成高级 RAG，而这些迭代升级的组件也会逐步形成完整的模块独立承担重要功能，形成了模块化 RAG。原始 RAG，只是具备了 RAG 最基础的部分，离线索引构造、在线检索以及大模型生成，高级 RAG 则是在这 3 个流程里增加更多细化的工作，用于进一步优化，例如数据预处理、滑动窗口、数据切片等，重点在检索层面的优化，提升检索模块的质量，而模块化 RAG 则是一个更为精细的系统，把简单的 RAG 组件拓展成更多的复杂的模块以应对更复杂的需求，例如 query 和文档的改写、过滤、精排等，或者引入多模态、决策模块（Agent）、后处理等。

多模态 RAG 技术

对于文本、代码、图像、音频、视频、3D、知识等模态，给定一个输入查询，检索器定位并查找相关数据源，然后检索结果与生成器互动以增强整个生成过程。检索结果可以以不同方式与生成过程互动：它们可以作为生成器的增强输入；它们可以在生成的中间阶段作为潜在表示加入；它们可以以 logits 的形式对最终生成结果做出贡献；它们甚至可以影响或省略某些生成步骤。

文档切割与 Embedding 技术

Embedding 是将文本数据转换为可以被算法处理的数值向量的过程。在营销领域，有效的 Embedding 技术能够捕捉到文本中的概念、情感以及品牌语调等细微差别。我们采用预训练的语言模型如 BERT 或 GPT 来生成这些向量，并通过微调这些模型在特定营销数据上，以增强其领域相关性。此外，我们还利用向量量化技术来优化存储和检索效率。

多路召回技术

多路召回技术通过整合多个数据源和检索路径来提高信息的覆盖率和准确性。这包括利用关键词匹配、语义相似性以及基于用户行为的个性化推荐等多种召回策略。每种策略都针对不同类型的查询和用户需求设计，以确保召回结果的多样性和丰富性。

召回重排技术

召回重排是在初步召回后，根据相关性对结果进行重新排序的过程。我们使用机器学习模型来预测每个召回结果与用户查询的相关性，并据此调整它们的排名。这个过程可能还会涉及到考虑用户的实时反馈和行为模式，以实现动态优化。

Self-RAG

通过集成检索和评论策略来提高响应的准确性和相关性。最初，该模型使用检索器搜索与输入问题密切相关的信息段落。随后，评论模型评估这些段落的相关性和对检索文本的支持程度，评估它们对响应生成的影响。最后，生成器模型根据这些信息构建响应，并通过评论标记评估这些响应的质量。

意图识别技术

意图识别是理解用户查询背后真正目的的技术。通过自然语言处理技术，如意图分类和实体识别，模型能够解析用户的查询并将其映射到特定的营销活动或产品特性上。准确的意图识别对于提供个性化的用户体验至关重要，它能够帮助模型生成更加贴合用户需求的内容和建议。

这些关键技术共同构成了 RAG 架构的核心，使得营销垂域大模型不仅能够处理大量的数据，还能够提供精准、个性化的营销策略和创意。随着技术的不断进步，这些领域的创新将继续推动营销自动化和智能化的边界。

五、  实战案例

东信营销的 MLM 营赛洞见大模型，是国内首家通过国家网信办备案的营销大模型，它是基于 RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术构建的，这一技术的应用使得模型在营销领域的表现尤为出色。东信营销凭借 20 年的行业经验和 2000 亿+的营销行业数据，打造了这个支持 150+营销应用场景的垂域大模型。

RAG 技术的应用

RAG 技术通过结合检索（Retrieval）和生成（Generation）两个阶段，使得 MLM 营赛洞见大模型不仅能够理解和生成文本，还能够从大量数据中检索出最相关的信息，以支持复杂的营销任务。这种技术的应用极大提升了模型在创意生成、咨询分析和营销策划等方面的能力。

技术合规性和安全性

作为国内首家通过国家网信办备案的营销大模型，MLM 营赛洞见大模型在数据安全和隐私保护方面满足了国家最严格的标准。这一成就为用户提供了信心，确保了模型在处理敏感数据时的合规性和安全性。

广泛的应用场景

MLM 营赛洞见大模型支持 150+营销应用场景，包括但不限于市场趋势分析、消费者行为预测、品牌传播策略、广告创意设计等。这种广泛的应用范围使得模型能够满足不同行业和不同规模企业的多样化需求。

专业水准的成效评估

经过严格的评估，MLM 营赛洞见大模型在专业水准上获得了 4.32 分的高分，这一得分不仅达到了专业水准，还优于通用大模型。这一成绩证明了 MLM 营赛洞见大模型在提供精准营销策略和创意内容方面的卓越性能。