三种可选的 RAG 模型——SQL、知识库和 API

检索增强生成（RAG）已成为提高大型语言模型（LLM）响应准确性和相关性的基础技术。通过外部数据源提供上下文，RAG 减轻和减少了幻觉，增加了特定领域的上下文，并使 LLM 对需要较少可变性的企业和生产应用程序更加有用。

最常见的 RAG 系统使用向量数据库，将文本转换为高维嵌入，并使用相似性搜索为给定查询找到相关上下文。虽然在大多数情况下都是有效的，但它也有权衡。

在本博客中，我们将探讨三种高性能的 RAG 系统，它们比基于向量的 RAG 提供更好的准确性、效率或相关性——每种系统都适用于不同的用例，如挖掘结构化数据、集成实时 API 或在知识图上使用符号推理。

基于向量的检索是大多数 RAG 实现的默认骨干，它提供了一种灵活的方法，使用嵌入和相似性搜索来匹配语义相关的文档。然而，尽管这种方法具有广泛的适用性，但在需要精确或结构化推理的场景中可能会出现不足。

基于矢量的 RAG 的一些关键局限性包括：

• 语义漂移：相似性搜索可能会返回与主题相关但上下文不精确的文档。

• 大规模延迟：随着语料库的增长，检索延迟可能会增加，特别是在没有积极索引或分片的情况下。

• 缺乏结构意识：向量模糊了数据的结构，使得回答依赖于模式、层次结构或逻辑的问题变得更加困难。

   

尽管这些挑战在其他方法中很普遍，但它们也为专门为特定数据类型和检索需求构建的替代 RAG 方法打开了大门，提供了改进的性能和可靠性。在 RAG 中，一切基本相同，您可以通过使用数据检索系统提供上下文来增强提示。在这些其他 RAG 系统中，所有的变化都是可以提供给模型的数据类型。

这里总结了不同 RAG 架构的权衡和优势，包括传统的基于向量的 RAG，以及三种替代方法：结构化检索、API-增强和知识库 RAG。

结构化检索 RAG（SQL/表格 RAG）

结构化检索 RAG 将 LLM 与关系数据库或结构化表格源（如 SQL 表和 CSV 文件）集成在一起。该系统不依赖于向量相似性，而是制定精确的查询来获取准确的数据值，确保了较高的事实准确性和可追溯性，使其成为企业和受监管环境的理想选择。优点包括：

• 确定性结果：查询根据定义的模式和约束返回精确匹配。

• 模式感知：模型理解表结构、字段名和实体之间的关系。

• 降低幻觉风险：输出基于可验证的结构化数据。

   

这种方法在金融、医疗保健和制造业尤其有效，因为事实精度和数据沿袭至关重要。

API-增强型 RAG

作为模型推理过程的一部分，API 增强的 RAG 通过调用 API 实时检索外部信息。该模型不依赖预先摄入的文档存储，而是通过实时 API 端点访问动态数据，如当前股价、天气状况或物联网设备。你甚至可以建立一个谷歌搜索 API。优点包括：

• 访问实时数据：非常适合时间敏感或频繁变化的信息。

• 无需静态索引：减少维护开销，避免过时的上下文。

• 灵活的集成：轻松连接到跨域的专有或公共服务。

   

这种方法通常用于在动态环境中运行或需要最新精度的基于LLM的代理和助手。

基于知识的 RAG（符号 RAG）

知识库 RAG 系统将 LLM 与结构化知识表示相结合，如知识图、本体或基于逻辑的规则引擎。这些系统不是依赖于模糊相似性，而是基于显式关系和逻辑推理检索事实或实体，从而实现了高度的可解释性和准确性。优点包括：

• 可解释性：检索基于定义的实体、关系和规则，提供完全的可追溯性。

• 准确性：非常适合法律、技术或科学准确性是强制性的用例。

• 领域建模：能够以结构化形式捕获特定领域的逻辑。

   

这种方法在法律、合规或研究等领域尤其有价值，在这些领域，可解释性和正确性比知识广度更重要。

选择最佳的 RAG 架构取决于数据的性质和可靠的输出。考虑您在这些关键维度上的具体要求：

• 数据类型：非结构化文本使用向量 RAG；在处理表格、基于图形或逻辑驱动的数据时，使用结构化或符号 RAG。

• 实时要求：当信息频繁变化或需要精确到分钟时，API-Auged-RAG 是最好的。

• 精度和可追溯性：当需要确定性、可验证的答案时，结构化和符号化的 RAG 会大放异彩。

• 实现复杂性：基于向量的 RAG 最初更容易设置，而替代方案可能需要特定领域的集成和逻辑处理。

   

最终，混合方法——结合多种检索方法——通常可以提供最好的结果，使系统能够根据查询类型或所需的输出质量进行智能调整。

任何任务的挑战都是选择合适的工具来完成这项工作。检索增强生成影响了 LLM 如何用知识进行定制。在提示中为AI提供上下文可以增强其能力。基于向量的 RAG 是广泛使用案例的多功能选择，但当精度、上下文控制或实时访问至关重要时，结构化、API增强和知识库 RAG 等替代方法可以提供优异的结果。

为了进一步提高你的人工智能实现，关键在于硬件、网络和存储速度。与联泰集群的工程师联系，配置您理想的计算基础设施，为您的工作负载提供动力。我们的解决方案从即用型 GPU 工作站、可配置服务器到全机架集成集群全场景覆盖。