大模型RAG精度深度解析：GroundX如何脱颖而出？

检索增强生成 (RAG)在大模型 (LLM) 应用中扮演着至关重要的角色，它能帮助 LLM 基于真实数据生成回答，从而避免“幻觉”。然而，不同的 RAG 实现之间存在着显著差异，尤其是在处理包含表格、图表和密集文本的复杂文档时，精度差异更是尤为明显。为了更准确地了解不同平台的 RAG 能力，本文将深入探讨 EyeLevel.ai 最近的一项研究，并分析其对 RAG 应用开发者的重要启示。

1. 研究背景：复杂文档下的RAG精度挑战

EyeLevel.ai 进行了一项针对三种 RAG 平台的对比研究：LangChain/Pinecone、LlamaIndex 和 GroundX。该研究使用了 1146 页的德勤税务文档，并提出了 92 个真实问题，涵盖了文本、表格和图形数据。测试结果显示，不同平台在 RAG 精度方面存在着巨大差距。

2. 精度结果：GroundX的显著优势

研究结果表明，GroundX 的性能显著优于其他两个平台。具体来说，GroundX 在精度上超越 LangChain/Pinecone 53%，更是领先 LlamaIndex 高达 120%。尤其是在处理表格和图形数据相关的问题时，GroundX 的优势更加明显。这一结果强调了在处理复杂文档时，RAG 精度的重要性，以及选择合适的工具的重要性。

3. 差距原因：内容复杂性与向量检索局限性

导致如此大精度差距的原因主要有两个：

内容复杂性： 真实的 PDF 文档包含大量的表格、图表和混合格式，这些对于通用的 RAG 解决方案来说，难以提取出供 LLM 使用的有效信息。例如，LangChain 和 LlamaIndex 在处理表格数据时，往往难以准确识别表格中的关键信息，导致回答错误或无法回答。
向量检索局限性： LangChain 和 LlamaIndex 主要依赖于语义相似性（余弦距离）进行向量检索，这种方法在处理精确的表格或结构化数据时，常常会失效。例如，当问题需要从表格中提取特定数值时，简单的语义相似性可能无法准确定位到包含该数值的表格行和列，从而导致 RAG 系统无法给出正确答案。

4. GroundX的独特优势：高级文档解析

GroundX 能够脱颖而出的关键在于其高级文档解析能力。具体来说，GroundX 采用了以下策略：

识别离散“对象”： GroundX 能够识别文档中的离散“对象”，例如表格、图表和文本块。这种对象识别能力使得 GroundX 能够将文档分解成更小的、更易于处理的单元，从而提高信息提取的精度。
精调的视觉+解析流水线： GroundX 使用了精调的视觉和解析流水线，专门用于处理各种类型的文档对象。例如，对于表格，GroundX 能够识别表格的结构，提取表格中的数据，并将其转换为 LLM 可以理解的格式。
语义优化的内容重写： GroundX 能够对文档内容进行语义优化重写，从而提高检索的相关性，减少错误。这种语义优化过程可以帮助 LLM 更好地理解文档的含义，并更准确地回答问题。

5. 真实案例分析：表格数据、图形数据与文本定义变更

为了更具体地了解 GroundX 的优势，我们来看几个真实案例：

表格数据查询：
- 问题： “比利时的分支机构利率是多少？”
- GroundX： 25% (正确)
- LangChain/Pinecone： “未说明” → 没有给出具体的答案
- LlamaIndex： “未包含” → 完全遗漏
- 在这个案例中，GroundX 能够准确地从表格中提取出比利时的分支机构利率，而其他两个平台则未能成功。这表明 GroundX 在处理表格数据方面具有显著的优势。
图形数据查询：
- 问题： “私募股权基金的资本成本是多少？”
- GroundX： “25%+” (正确)
- LlamaIndex： 不正确的 “SOFR+600–1,000”
- LangChain/Pinecone： 无法找到答案。
- 在这个案例中，GroundX 能够准确地从图形数据中提取出私募股权基金的资本成本，而 LlamaIndex 给出了错误的答案，LangChain/Pinecone 则无法找到答案。这表明 GroundX 在处理图形数据方面也具有显著的优势。
文本定义变更：
- 问题： “’工厂’ 的定义是如何变化的？”
- GroundX： 提供了详细的前后定义 (准确)
- 竞争对手： 完全错过了细微差别。
- 在这个案例中，GroundX 能够准确地识别出 “工厂” 定义的变化，并提供详细的前后定义，而其他平台则未能捕捉到这一细微差别。这表明 GroundX 在处理文本数据，特别是识别语义变化方面也具有优势。

这些案例充分说明了 GroundX 在处理复杂文档时，能够提供更准确、更可靠的 RAG 服务。

6. 并非完美：边缘情况下的局限性

尽管 GroundX 在精度方面表现出色，但在某些边缘情况下，它也存在一定的局限性。例如，在询问电信公司是否属于“开放数据”或“开放金融”时，GroundX 给出了一个通用的、模棱两可的回答。令人惊讶的是，LlamaIndex 却正确地识别出 “开放数据”。这表明，没有任何一种 RAG 解决方案是完美无缺的，即使是表现最好的系统，也可能在某些情况下犯错。

7. 对AI开发者的启示

这项研究对 AI 开发者提出了以下重要启示：

RAG质量差异巨大： 不同的 RAG 框架之间存在着巨大的差异，精度差异甚至可以高达 50% 以上。因此，在选择 RAG 框架时，需要进行充分的评估和测试，选择最适合自身需求的框架。
内容性质至关重要： 文本、表格和图形数据需要不同的解析策略。通用的向量方法往往会失效。因此，在构建 RAG 系统时，需要根据文档的内容类型选择合适的解析方法。
选择合适的工具： 对于高风险的 RAG 任务（例如，法律、医疗、税务），采用高级文档解析平台的性能优于简单的工具。这些平台通常能够提供更准确、更可靠的 RAG 服务，从而降低出错的风险。
彻底验证： 始终要在真实世界的结构化文档上评估 RAG 流水线，而不仅仅是在孤立的干净数据集上。真实世界的文档往往更加复杂，包含了各种噪声和干扰，因此更能反映 RAG 系统的真实性能。

8. RAG的未来展望

EyeLevel.ai 认为 RAG 技术仍在不断发展。未来的评估将测试 Amazon Q、OpenAI GPTs 以及针对保险、医疗和法律领域优化的新工作流程。这些测试将有助于我们更深入地了解 RAG 技术的最新进展，并为未来的 RAG 应用开发提供指导。

9. 最终思考：RAG精度至关重要

如果您的 RAG 应用需要在复杂的文档上下文中提供可靠的答案，那么精度至关重要。精度不仅会影响用户信任，还会影响系统的可靠性。GroundX 通过其基于对象的解析和语义重写，为提高 RAG 精度迈出了重要一步。但是，随着 RAG 生态系统的不断发展，针对真实世界数据的持续基准测试仍然至关重要。只有通过持续的测试和改进，我们才能构建出更准确、更可靠的 RAG 系统，从而更好地服务于各行各业。

想要更深入地探索这些平台吗？EyeLevel.ai 发布了他们的测试代码和数据，您可以自行进行比较。通过实际操作，您可以更好地了解不同 RAG 平台之间的差异，并选择最适合您的解决方案。

大模型RAG精度深度解析：GroundX如何脱颖而出？