当谈及检索增强生成（RAG）技术，许多人关注的是嵌入模型、大型语言模型（LLM）的选择以及分块策略。然而，要真正实现卓越的 RAG 性能，还需要关注一些鲜为人知却至关重要的细节。本文将深入探讨如何利用 GPT-4o，并通过优化系统提示、调整 Chunk 使用策略等手段，打造远胜于 AWS 默认代码的 RAG 系统。
1. GPT-4o 的低幻觉优势：提升 RAG 的可靠性
核心关键词：GPT-4o，幻觉，HaluLens，NoLiMa，RAG
大型语言模型在生成文本时，有时会产生与事实不符或与输入信息无关的内容，这种现象被称为“幻觉”。在 RAG 系统中，幻觉问题会严重影响系统的可靠性和实用性。文章指出，GPT-4o 在降低幻觉方面表现出色，尤其是在处理 RAG Chunk 时，其幻觉程度明显低于其他模型，例如 Claude。
作者提到，通过使用 HaluLens 和 NoLiMa 等指标进行评估，发现 GPT-4o 在语义相关信息的遗漏方面表现更佳，能够更准确地从 Chunk 中提取所需信息，并减少 3-5 倍的语义信息遗漏。
例如，假设我们使用 RAG 系统来回答有关“气候变化影响”的问题。如果使用容易产生幻觉的 LLM，系统可能会生成一些与气候变化无关的虚假信息，或者遗漏关键的影响因素，例如极端天气事件的增加。而使用 GPT-4o，系统则更有可能基于 RAG Chunk 中的信息，准确地回答问题，并提供更全面的信息。
这种低幻觉的优势使得 GPT-4o 成为构建可靠 RAG 系统的理想选择，尤其是在需要高度准确性和可靠性的应用场景中，例如金融分析、医疗诊断等。
2. 系统提示的重要性：引导 LLM 专注于 RAG Chunk
核心关键词：系统提示，LLM，RAG Chunk，背景信息
在使用 RAG 系统时，我们需要引导 LLM 专注于 RAG Chunk 中的信息，而不是仅仅依赖其自身的背景知识。这需要精心设计的系统提示，告诉 LLM 如何处理 RAG Chunk 并生成答案。
系统提示是在用户查询之外，提供给 LLM 的额外指令，用于引导其行为。一个好的系统提示应该明确指示 LLM 优先考虑 RAG Chunk 中的信息，而不是其自身的背景知识。
例如，一个典型的系统提示可能是这样的：
你是一个信息检索专家，你的任务是根据以下提供的上下文信息回答用户的问题。
上下文信息（RAG Chunk）：{context}
用户问题：{question}
请基于上下文信息回答用户的问题，如果上下文中没有相关信息，请说明无法回答。
与简单的演示代码相比，上述系统提示更加明确地引导 LLM 专注于 RAG Chunk 中的信息，避免 LLM 产生基于自身背景知识的“幻觉”。在实际应用中，我们可以根据具体的应用场景和 LLM 的特点，不断优化系统提示，以获得最佳的 RAG 性能。
一个案例是，假设用户询问“最新发布的关于电动汽车的政策是什么？”，如果 RAG Chunk 中包含了相关的政策信息，系统提示应该引导 LLM 从 RAG Chunk 中提取信息，并准确地回答用户的问题。如果系统提示不明确，LLM 可能会根据其自身的背景知识生成一些过时或不准确的信息。
3. 强制引用 Chunk：提升 RAG 的可追溯性
核心关键词：引用列表，Chunk，LLM，可追溯性
为了进一步提高 RAG 系统的可靠性和可追溯性，我们可以强制 LLM 在生成答案时，明确指出其使用的 RAG Chunk。即使最终不向用户展示引用列表，这一过程也有助于 LLM 更加专注于 RAG Chunk 中的信息。
具体来说，我们可以要求 LLM 在生成答案的同时，生成一个引用列表，列出它所使用的 RAG Chunk 的 ID 或其他标识符。
例如，在系统提示中可以加入以下指令：
请在回答问题后，列出你所使用的 RAG Chunk 的 ID，格式为：
使用的 RAG Chunk ID：[ID1, ID2, ID3, ...]
LLM 在生成答案后，会同时生成一个包含 RAG Chunk ID 的列表。我们可以选择将该列表展示给用户，也可以将其用于内部审计和调试。
即使最终不向用户展示引用列表，强制 LLM 生成引用列表的过程也有助于其更加专注于 RAG Chunk 中的信息，并提高答案的准确性和可靠性。此外，引用列表还可以用于评估 RAG Chunk 的质量，并识别需要改进的 RAG Chunk。
例如，如果我们发现 LLM 经常引用同一个 RAG Chunk，则可能意味着该 RAG Chunk 包含了关键信息，需要对其进行重点维护和更新。相反，如果我们发现某个 RAG Chunk 从未被引用，则可能意味着该 RAG Chunk 已经过时或包含不相关的信息，需要对其进行清理或更新。
4. 大 K 值的优势：提升 RAG 的覆盖率
核心关键词：K值，Chunk，覆盖率，用户查询
K 值是指在 RAG 系统中，LLM 从向量数据库中检索的 RAG Chunk 的数量。传统的 RAG 系统通常使用较小的 K 值，例如 K=5。然而，文章指出，使用较大的 K 值可以显著提升 RAG 系统的覆盖率，并使其能够回答更复杂的用户查询。
当 K 值较小时，LLM 只能访问少量 RAG Chunk，这可能会导致系统无法回答一些需要综合多个 RAG Chunk 才能回答的问题。例如，如果用户询问“列出所有 X 的例子”，如果 K=5，LLM 可能只能找到 3-4 个例子。
然而，如果 K 值较大，例如 K=10 或 K=20，LLM 就可以访问更多的 RAG Chunk，从而能够找到更多的例子，并回答更复杂的用户查询。
需要注意的是，增加 K 值也会增加 LLM 的计算负担，并可能降低 RAG 系统的响应速度。因此，我们需要根据具体的应用场景和 LLM 的性能，选择合适的 K 值。
一个实际案例是，假设我们使用 RAG 系统来回答有关“人工智能发展历程”的问题。如果 K 值较小，系统可能只能提供一些泛泛而谈的信息。而如果 K 值较大，系统就可以提供更详细、更全面的信息，例如人工智能发展史上的重要事件、关键人物、技术突破等。
5. RAG 技术在实际应用中的挑战与解决方案
核心关键词：RAG，挑战，解决方案，应用场景
尽管 RAG 技术具有诸多优势，但在实际应用中仍然面临一些挑战，例如：
- Chunk 的质量和相关性：如果 RAG Chunk 的质量不高或与用户查询不相关，则 RAG 系统的性能会受到影响。
- LLM 的幻觉问题：即使使用 GPT-4o 等低幻觉模型，仍然无法完全消除幻觉问题。
- 系统的复杂性：构建一个高性能的 RAG 系统需要深入了解 LLM、向量数据库、嵌入模型等技术，并需要进行大量的实验和调优。
针对这些挑战，可以采取以下解决方案：
- 优化 Chunk 的生成和维护：使用高质量的文本数据，并采用合适的分块策略。定期检查和更新 RAG Chunk，确保其质量和相关性。
- 增强系统提示：设计更加明确和具体的系统提示，引导 LLM 专注于 RAG Chunk 中的信息。
- 使用多模态 RAG：将图像、音频、视频等多种模态的数据融入 RAG 系统，以提供更丰富和全面的信息。
- 利用开源工具和框架：使用 LangChain、Haystack 等开源工具和框架，可以简化 RAG 系统的开发和部署。
RAG 技术在众多领域都有着广泛的应用前景，例如：
- 智能客服：RAG 可以帮助智能客服系统更准确地回答用户的问题，并提供更个性化的服务。
- 知识库问答：RAG 可以构建高效的知识库问答系统，帮助用户快速找到所需的信息。
- 内容创作：RAG 可以辅助内容创作者生成高质量的文章、博客、新闻报道等。
- 代码生成：RAG 可以根据用户需求生成代码片段，提高开发效率。
结论：拥抱 GPT-4o 和 RAG 优化，引领技术创新
RAG 技术正在迅速发展，而 GPT-4o 的低幻觉优势为构建更可靠、更高效的 RAG 系统提供了新的可能性。通过优化系统提示、调整 Chunk 使用策略等手段，我们可以充分发挥 GPT-4o 的潜力，打造远胜于传统 RAG 系统的卓越性能。拥抱 GPT-4o 和 RAG 优化，将引领我们在人工智能领域的创新之路，创造更多价值。 结合了 HaluLens 和 NoLiMa 指标的评估，我们能更好的使用 GPT-4o 降低 RAG 系统中的 LLM 幻觉，最终实现光年级的检索增强生成性能。