最近，在人工智能（AI）届，一颗新星 RAG（Retrieval Augmented Generation / 检索增强生成）正闪耀登场，它巧妙融合了检索式模型的精准和生成模型的创造力，不仅能理解你的问题，还能在海量数据中找到针对性的答案，并用人类的语言告诉你。

RAG 的世界分为两部分：数据准备区（图中蓝色）和 RAG 系统本体（图中绿色）。数据准备区好比是厨房，原材料在这里被加工、切分，最后变成一道道精致的小菜；而 RAG 系统则像是一个智能机器人厨师，它根据顾客的点单，从这些小菜中挑选合适的搭配，制作出令人满意的一餐。

RAG 的理想应用场景

RAG 有着广阔的用武之地，无论是聊天机器人、内容创作，还是复杂的搜索引擎查询，它都能游刃有余。特别适用于需要准确信息的场景，例如：

客服系统：为顾客疑问提供精准、贴切的答案。

教育平台：基于广博的知识库提供详尽的解答。

研究和分析工具：把复杂的信息浓缩成全面的摘要。

内容生成：在不同的领域内创作丰富、信息量大且足够相关的内容。

如何让 RAG 制作出一道“好菜”

要让 RAG 运转得更出色，每一个决策都至关重要：

数据准备：就像选料和切菜一样，要保持数据的完整性和连贯性。

嵌入技术：选择合适的方法将文本块转化为便于检索的向量。

相关性和排名：“调味”环节，决定检索出的数据与用户问题的匹配程度。

而要确保 RAG 输出的质量，就好比确保食物的味道，需要从多个方面考虑：

全面的数据标注——“对食材进行精细的加工”。

减少偏见——“去除食物中不需要的杂质”。

持续评估——“定期品尝，确保菜肴的品质始终如一”。

温度计 vs.厨师经验: RAG 的评估指标

自动评估指标在持续监控架构性能方面起到关键作用，主要包括：检索指标（上下文召回率和精确度）以及生成指标（输出对提示的忠实度和相关性，确保生成的文本遵循事实）。

自动评估指标就像是厨房里的计时器和温度计，帮助我们监测 RAG 的精准度和相关性。但是，没有经验丰富的厨师来调整火候和配料，菜品也难以达到完美。

同样，人类的智慧在 RAG 的整个流程架构中都是不可或缺的，包括：数据标注和分块、模型训练和调优、质量控制、确保上下文完整性及错误防范等。

就像结合温度计数据与厨师经验，通过结合自动评估指标和人类判断，RAG 系统能够实现高度的准确性、相关性和可靠性，这对模型在现实世界中的落地应用至关重要。

携手澳鹏，释放 RAG 的无限潜力

在 RAG 的世界里，人类的作用就像是一位拥有专业知识的厨师顾问，负责确保食材的品质和菜肴的味道。澳鹏 Appen 就扮演了这位顾问的角色。

作为 AI 届精于“选料切菜”的大厨，澳鹏 Appen 凭借在数据标注、模型训练和质量保证方面的丰富经验，助力企业充分发挥 RAG 架构的潜力。

澳鹏 Appen 提供定制化的专业数据支持，涵盖 RAG 旅程中从数据准备到模型优化的每一个步骤。与澳鹏 Appen 合作，确保您的模型部署建立在准确性、相关性和人类洞察的坚实基础之上。

有效的 AI 系统需要在整个生命周期中与人类智慧互动。而 RAG 架构就是实现这一点的有效方式，它让部署团队能够用更深层次的专业知识来增强基础模型的语言能力。在这之中，澳鹏 Appen 提供关键的人类智慧——专业知识和专家监督，确保您的 AI 旅程，从数据准备到模型评估和完善，每一步都走得稳健有力。