利用 Azure AI 打造基于 RAG 的 LLM 应用：提升大模型的 groundedness

近年来，大模型 (LLM) 的应用越来越广泛，但如何确保 LLM 生成内容的真实性和准确性，避免“胡编乱造”一直是业界关注的焦点。这就引出了一个关键概念：groundedness，即 LLM 的输出是否基于事实依据，是否与特定的上下文相关联。本文将深入探讨如何使用 Azure AI 和 RAG (Retrieval Augmented Generation) 技术，显著提升 LLM 的 groundedness，构建更加可靠和有用的 AI 应用。

什么是 Groundedness？LLM 可靠性的基石

Groundedness 指的是语言模型生成的内容是否与现实世界或特定知识库中的事实相符。一个缺乏 groundedness 的 LLM，即使能够生成语法流畅、逻辑清晰的文本，也可能因为缺少真实数据的支撑而产生不准确甚至完全虚构的信息。想象一下，你让一个 LLM 帮你选择一款适合健身的蛋白粉，如果它没有访问真实的商品数据库，很可能会根据自身训练数据中的一些零散信息，推荐一些并不存在或者效果不佳的产品。

相反，一个拥有良好 groundedness 的 LLM，在生成答案时会参考相关的事实数据，确保输出的准确性和可靠性。这对于需要提供专业建议、进行数据分析或者进行决策支持的应用场景至关重要。

RAG：提升 LLM Groundedness 的关键技术

RAG (Retrieval Augmented Generation) 是一种增强 LLM 能力的技术，通过在 LLM 生成答案之前，先从外部知识库中检索相关信息，然后将这些信息作为上下文提供给 LLM，从而提高生成内容的 groundedness。简单来说，RAG 就像是给 LLM 配备了一个“外脑”，让它在回答问题之前先“查阅资料”，避免仅凭自身有限的训练数据进行猜测。

RAG 的核心步骤包括：

检索 (Retrieval)： 根据用户的提问，从指定的知识库中检索相关的信息片段。这一步通常会使用向量数据库和相似度搜索等技术，快速找到与提问最相关的内容。
增强 (Augmentation)： 将检索到的信息片段与用户的提问一起，作为新的 Prompt 输入到 LLM 中。通过这种方式，LLM 在生成答案时就能够参考外部知识，避免“胡说八道”。
生成 (Generation)： LLM 基于增强后的 Prompt 生成最终的答案。由于 Prompt 中包含了相关的事实数据，LLM 生成的内容更具 groundedness。

Azure AI：RAG 应用的强大平台

Azure AI 提供了一系列强大的工具和服务，可以帮助开发者轻松构建基于 RAG 的 LLM 应用。其中，Azure OpenAI 和 Azure AI Search 是两个核心组件：

Azure OpenAI： 提供了对各种先进 LLM 的访问，例如 GPT-3、GPT-4 等。开发者可以使用 Azure OpenAI 的 API，将 LLM 集成到自己的应用中。
Azure AI Search： 是一种云托管的搜索服务，可以用于构建高效的知识库检索系统。Azure AI Search 支持向量搜索、语义搜索等多种搜索方式，可以快速准确地找到与用户提问相关的信息。

结合 Azure OpenAI 和 Azure AI Search，开发者可以构建一个完整的 RAG 流程：用户提问先通过 Azure AI Search 在知识库中进行检索，找到相关信息后，与用户提问一起作为 Prompt 输入到 Azure OpenAI 的 LLM 中，最终生成一个基于事实数据的答案。

案例分析：使用 Azure AI 构建 RAG 应用

以下是一个使用 Azure OpenAI 和 Azure AI Search 构建 RAG 应用的示例：

假设我们有一个在线购物网站，需要为用户提供智能的商品推荐服务。传统的做法是，直接让 LLM 根据用户的描述生成推荐结果。但是，这种方式容易出现推荐的商品不存在、价格不准确等问题，因为 LLM 并没有访问真实的商品数据库。

为了解决这个问题，我们可以使用 RAG 技术，让 LLM 在推荐商品之前先从 Azure AI Search 中检索相关的商品信息。具体步骤如下：

创建 Azure AI Search 索引： 将商品数据库中的所有商品信息导入到 Azure AI Search 中，并为每个商品创建对应的向量表示。
用户提问： 用户在网站上输入自己的需求，例如“我想买一款适合跑步的运动鞋”。
检索商品： 将用户的提问转换为向量表示，然后使用 Azure AI Search 的向量搜索功能，在商品索引中找到与提问最相关的商品。
构建 Prompt： 将检索到的商品信息与用户的提问一起，作为 Prompt 输入到 Azure OpenAI 的 LLM 中。例如，Prompt 可以包含以下内容：
- 用户提问：“我想买一款适合跑步的运动鞋”。
- 检索到的商品信息：
  - 商品名称：Nike Air Zoom Pegasus 39
  - 商品描述：轻盈、透气，适合各种跑步距离。
  - 商品价格：899 元
生成推荐结果： LLM 基于 Prompt 生成最终的推荐结果，例如：“推荐您购买 Nike Air Zoom Pegasus 39，这款运动鞋轻盈透气，适合各种跑步距离，价格为 899 元。”

通过以上步骤，我们可以确保 LLM 推荐的商品是真实存在的，并且推荐信息准确可靠。

代码示例：使用 Python 和 Azure OpenAI 构建 RAG 应用

以下是一个简单的 Python 代码示例，演示了如何使用 Azure OpenAI 和 Azure AI Search 构建 RAG 应用：

from openai import AzureOpenAI

# Azure OpenAI 配置
open_ai_endpoint = "YOUR_AZURE_OPENAI_ENDPOINT"
open_ai_key = "YOUR_AZURE_OPENAI_KEY"
model_deployment_name = "YOUR_MODEL_DEPLOYMENT_NAME"

# Azure AI Search 配置
search_url = "YOUR_AZURE_SEARCH_URL"
search_key = "YOUR_AZURE_SEARCH_KEY"
index_name = "YOUR_INDEX_NAME"

# 初始化 Azure OpenAI 客户端
chat_client = AzureOpenAI(
    api_version="2024-12-01-preview",
    azure_endpoint=open_ai_endpoint,
    api_key=open_ai_key
)

# 初始化 Prompt
prompt = [
    {"role": "system", "content": "You are a helpful AI assistant."}
]

# 获取用户输入
input_text = input("Enter a question: ")
prompt.append({"role": "user", "content": input_text})

# RAG 参数
rag_params = {
    "data_sources": [
        {
            "type": "azure_search",
            "parameters": {
                "endpoint": search_url,
                "index_name": index_name,
                "authentication": {
                    "type": "api_key",
                    "key": search_key,
                }
            }
        }
    ],
}

# 调用 Azure OpenAI API
response = chat_client.chat.completions.create(
    model=model_deployment_name,
    messages=prompt,
    extra_body=rag_params
)

# 输出结果
completion = response.choices[0].message.content
print(completion)

这段代码展示了如何使用 Azure OpenAI 的 API 和 RAG 参数，将 Azure AI Search 作为外部知识库，为 LLM 提供上下文信息。

RAG 的优势与挑战

RAG 技术为 LLM 应用带来了诸多优势：

提高 Groundedness： 通过引入外部知识库，确保 LLM 生成的内容基于事实数据，避免“胡说八道”。
增强实时性： 可以动态更新知识库，让 LLM 能够及时掌握最新的信息，例如最新的新闻、价格等。
降低训练成本： 相比于重新训练 LLM，使用 RAG 可以更灵活地扩展 LLM 的知识范围，降低训练成本。
提高可解释性： 通过查看 LLM 引用的外部知识，可以更容易地理解 LLM 的推理过程。

然而，RAG 也存在一些挑战：

知识库的构建与维护： 需要投入大量资源来构建和维护一个高质量的知识库，确保知识的准确性和完整性。
检索效率： 如何快速准确地从海量数据中检索到相关信息，是一个重要的技术挑战。
Prompt 工程： 如何设计合适的 Prompt，将外部知识有效地融入到 LLM 的生成过程中，需要一定的经验和技巧。
数据安全与隐私： 需要采取相应的措施，保护知识库中的数据安全与隐私。

未来的发展趋势

随着 LLM 技术的不断发展，RAG 技术也将迎来新的发展机遇：

更智能的检索： 未来的 RAG 系统将能够更智能地理解用户的意图，更准确地检索到相关信息。
更灵活的知识库： 未来的知识库将不再局限于结构化数据，而是能够支持各种类型的数据，例如文本、图像、视频等。
更强大的生成能力： 未来的 LLM 将能够更好地利用外部知识，生成更自然、更流畅、更具创造性的内容。
更广泛的应用场景： RAG 技术将在更多领域得到应用，例如智能客服、知识管理、内容创作等。

结论

RAG 技术是提升 LLM groundedness 的有效途径，通过结合 Azure AI 的强大能力，开发者可以构建更加可靠、准确和实用的 AI 应用。虽然 RAG 技术仍面临一些挑战，但随着技术的不断发展，相信 RAG 将在未来的 AI 领域发挥越来越重要的作用，助力 大模型 (LLM) 真正落地到各行各业。通过拥抱 RAG，我们可以构建出更加值得信赖，更加具有 groundedness 的 AI 系统，让 AI 更好地服务于人类社会。

利用 Azure AI 打造基于 RAG 的 LLM 应用：提升大模型的 groundedness