随着对大型模型应用探索的深入，检索增强生成技术（Retrieval-Augmented Generation）受到了广泛关注，并被应用于各种场景，如知识库问答、法律顾问、学习助手、网站机器人等。
不过，有很多朋友对于向量数据库和 RAG 的关系及技术原理并不清楚，向量数据库有哪些国产本文将带大家深入了解 RAG 时代的新向量数据库。
01.RAG 的广泛应用及其独特优势
一个典型的 RAG 框架可以分为检索器（Retriever）和生成器（Generator）两块，检索过程包括为数据（如 Documents）做切分、嵌入向量（Embedding）、并构建索引（Chunks Vectors），再通过向量检索以召回相关结果，而生成过程则是利用基于检索结果（Context）增强的 Prompt 来激活 LLM 以生成回答（Result）。
RAG 技术的关键在于其结合了这两种方法的优点：检索系统能提供具体、相关的事实和数据，而生成模型则能够灵活地构建回答，并融入更广泛的语境和信息。这种结合使得 RAG 模型在处理复杂的查询和生成信息丰富的回答方面非常有效，在问答系统、对话系统和其他需要理解和生成自然语言的应用中非常有用。相较于原生的大型模型，搭配 RAG 可以形成天然互补的优势：
避免“幻觉”问题：RAG 通过检索外部信息作为输入，辅助大型模型回答问题，这种方法能显著减少生成信息不准确的问题，增加回答的可追溯性。
数据隐私和安全：RAG 可以将知识库作为外部附件管理企业或机构的私有数据，避免数据在模型学习后以不可控的方式泄露。
信息的实时性：RAG 允许从外部数据源实时检索信息，因此可以获取最新的、领域特定的知识，解决知识时效性问题。
虽然大型模型的前沿研究也在致力于解决以上的问题，例如基于私有数据的微调、提升模型自身的长文本处理能力，这些研究有助于推动大型模型技术的进步。然而在更通用的场景下，RAG 依然是一个稳定、可靠且性价比高的选择，这主要是因为 RAG 具有以下的优势：
白盒模型：相较于微调和长文本处理的“黑盒”效应，RAG 模块之间的关系更为清晰紧密，这在效果调优上提供了更高的可操作性和可解释性；此外，在检索召回内容质量和置信度（Certainty）不高的情况下，RAG 系统甚至可以禁止 LLMs 的介入，直接回复“不知道”而非胡编乱造。
成本和响应速度：RAG 相比于微调模型具有训练时间短和成本低的优势；而与长文本处理相比，则拥有更快的响应速度和低得多的推理成本。在研究和实验阶段，效果和精确程度是最吸引人的；但在工业和产业落地方面，成本则是不容忽视的决定性因素。
私有数据管理：通过将知识库与大型模型解耦，RAG 不仅提供了一个安全可落地的实践基础，同时也能更好地管理企业现有和新增的知识，解决知识依赖问题。而与之相关的另一个角度则是访问权限控制和数据管理，这对 RAG 的底座数据库来说是很容易做到的，但对于大模型来说却很难。
因此，在我看来，随着对大型模型研究的不断深入，RAG 技术并不会被取代，相反会在相当长的时间内保有重要地位。这主要得益于其与 LLM 的天然互补性，这种互补性使得基于 RAG 构建的应用能在许多领域大放异彩。而 RAG 提升的关键一方面在 LLMs 能力的提升，而另一方面则依赖于检索（Retrieval）的各类提升和优化。
不过，有很多朋友对于向量数据库和 RAG 的关系及技术原理并不清楚，向量数据库有哪些国产本文将带大家深入了解 RAG 时代的新向量数据库。
01.RAG 的广泛应用及其独特优势
一个典型的 RAG 框架可以分为检索器（Retriever）和生成器（Generator）两块，检索过程包括为数据（如 Documents）做切分、嵌入向量（Embedding）、并构建索引（Chunks Vectors），再通过向量检索以召回相关结果，而生成过程则是利用基于检索结果（Context）增强的 Prompt 来激活 LLM 以生成回答（Result）。
RAG 技术的关键在于其结合了这两种方法的优点：检索系统能提供具体、相关的事实和数据，而生成模型则能够灵活地构建回答，并融入更广泛的语境和信息。这种结合使得 RAG 模型在处理复杂的查询和生成信息丰富的回答方面非常有效，在问答系统、对话系统和其他需要理解和生成自然语言的应用中非常有用。相较于原生的大型模型，搭配 RAG 可以形成天然互补的优势：
避免“幻觉”问题：RAG 通过检索外部信息作为输入，辅助大型模型回答问题，这种方法能显著减少生成信息不准确的问题，增加回答的可追溯性。
数据隐私和安全：RAG 可以将知识库作为外部附件管理企业或机构的私有数据，避免数据在模型学习后以不可控的方式泄露。
信息的实时性：RAG 允许从外部数据源实时检索信息，因此可以获取最新的、领域特定的知识，解决知识时效性问题。
虽然大型模型的前沿研究也在致力于解决以上的问题，例如基于私有数据的微调、提升模型自身的长文本处理能力，这些研究有助于推动大型模型技术的进步。然而在更通用的场景下，RAG 依然是一个稳定、可靠且性价比高的选择，这主要是因为 RAG 具有以下的优势：
白盒模型：相较于微调和长文本处理的“黑盒”效应，RAG 模块之间的关系更为清晰紧密，这在效果调优上提供了更高的可操作性和可解释性；此外，在检索召回内容质量和置信度（Certainty）不高的情况下，RAG 系统甚至可以禁止 LLMs 的介入，直接回复“不知道”而非胡编乱造。
成本和响应速度：RAG 相比于微调模型具有训练时间短和成本低的优势；而与长文本处理相比，则拥有更快的响应速度和低得多的推理成本。在研究和实验阶段，效果和精确程度是最吸引人的；但在工业和产业落地方面，成本则是不容忽视的决定性因素。
私有数据管理：通过将知识库与大型模型解耦，RAG 不仅提供了一个安全可落地的实践基础，同时也能更好地管理企业现有和新增的知识，解决知识依赖问题。而与之相关的另一个角度则是访问权限控制和数据管理，这对 RAG 的底座数据库来说是很容易做到的，但对于大模型来说却很难。
因此，在我看来，随着对大型模型研究的不断深入，RAG 技术并不会被取代，相反会在相当长的时间内保有重要地位。这主要得益于其与 LLM 的天然互补性，这种互补性使得基于 RAG 构建的应用能在许多领域大放异彩。而 RAG 提升的关键一方面在 LLMs 能力的提升，而另一方面则依赖于检索（Retrieval）的各类提升和优化。
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