1.1 为什么需要RAG

在当前的技术环境中，LLM尽管展现出强大的语言处理能力和广泛的应用前景，但仍然存在一些显著的不足之处。

首先，知识更新缓慢是一个重要的问题。LLM的训练数据通常是在特定时间点之前收集的，这意味着模型无法包含训练后产生的新知识或发生的事件。由于训练周期的限制和数据获取的时间差，LLM在处理最新信息时可能会出现滞后，导致在实时信息更新和动态变化的场景中表现不佳。其次，LLM的计算资源密集性也是一个值得关注的问题。这类模型通常非常庞大，需要大量的计算资源来进行训练和推理，尤其是在处理复杂问题时，效率较低。这不仅增加了运行成本，也限制了LLM在资源有限的环境中的应用。此外，LLM在处理特定细节和领域知识时也存在困难。虽然LLM在一般性语言任务中表现出色，但在面对高度专业化或具体领域的问题时，可能无法提供足够精确和深入的答案。这是因为LLM的训练数据往往是广泛的通用数据，而非针对某一特定领域的优化数据。最后，LLM的上下文长度也限制了它在某些应用中的表现。LLM的上下文窗口有一定的长度限制，这意味着它无法处理超出其上下文窗口范围的大量信息，尤其是在需要处理长文档或进行复杂对话时，这种限制会表现得尤为明显，导致信息丢失或上下文理解不完整。

RAG结合了LLM的生成能力和检索系统的动态知识获取能力，能够在一定程度上弥补LLM的不足，提供更及时、更准确和更详细的回答。这也是在许多需要最新信息和专业知识的应用中，RAG变得越来越重要的原因。动态知识获取、提升准确性、处理长上下文以及减少训练成本是RAG技术在LLM具体应用中显现的几大主要优势。LLM与RAG技术的特性对比如表1-1所示。

表1-1 LLM与RAG技术的特性对比

一方面，RAG通过结合预训练语言模型和外部检索机制，实现了动态知识获取。与传统的LLM相比，RAG在生成答案时能够从最新和更广泛的知识库中检索相关信息。这种动态检索能力使RAG能够提供更及时和准确的回答，特别是在处理实时更新的信息时表现尤为出色。另一方面，RAG技术在提升答案准确性方面也具有显著优势。通过检索相关文档或片段，RAG在生成答案时可以利用更具体和详细的信息，这样一来，生成的回答不仅更加准确，还具备更高的可靠性。这对于需要精确回答和深入分析的应用场景尤为重要。此外，在处理长上下文的问题时，RAG也展现了其独特优势。传统的LLM由于上下文窗口的限制，难以处理超出其上下文范围的大量信息。而RAG通过检索机制，可以从大量文档中提取相关信息，并在生成过程中使用这些信息，从而克服了上下文长度的限制。这使得RAG在处理长文档和复杂对话时，能够保持较高的理解和生成能力，提供更连贯、更全面的回答。

在节约成本方面，RAG具有明显的优势。相比完全依赖大规模预训练的LLM，RAG能够利用现有的文档库和知识库来扩展其知识范围。这种方式不仅降低了对大规模预训练的依赖，也减少了对训练成本和计算资源的消耗。通过合理利用外部知识库，RAG在保证高性能的同时，大大节约了资源，提升了整体效率。

总的来说，RAG技术通过动态知识获取、提升答案准确性、处理长上下文以及减少训练成本，展现出了在LLM应用中的强大潜力和广泛前景。这些优势使得RAG在多个应用场景中成为LLM的重要补充和优化手段。