RAG与提示工程：提升AI能力的两大法宝

原创 SSDFans 2024-12-17 07:39

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生成性人工智能（AI），特别是在自然语言处理（NLP）领域，近年来取得了显著增长。为了实现像GPT-3、ChatGPT和Claude这样的生成性AI模型，存在多种方法，每种方法都有其自身的挑战。在不同的方法中，两种突出的方法论是RAG实现和提示工程。这两种方法都旨在通过AI模型增强响应生成，产生连贯且上下文相关的文本。在本文中，我们将深入探讨这些方法的细节，塑造我们与这些强大的语言模型互动和利用的方式。

RAG（检索增强型生成）实现是一种结合大型语言模型的能力和信息检索系统能力的技术。其理念是通过从企业内部文档存储或关系数据库检索特定领域或专有信息，增强语言模型的生成过程。

这是一种利用预训练语言模型如GPT（生成预训练变换器）并将其与检索器模型（如密集检索模型或基于BM25的方法）集成的方法，使模型在生成响应之前能够从专有数据源检索相关信息，从而生成连贯且相关的响应。

RAG架构通常由三个主要组件组成：

·检索器：该组件搜索专有数据源，并根据输入查询或上下文检索相关文档或文本。

·阅读器：阅读器组件处理检索到的文档，并提取最相关信息供语言模型使用。

·生成器：生成器是核心的大型语言模型，负责根据输入查询/上下文和阅读器检索到的信息，生成最终响应。

RAG实现有助于对生成过程进行细粒度控制，使用户能够指定查询/提示来引导模型的输出。RAG方法的一些优势包括：

·知识基础：通过集成外部知识源，RAG模型可以产生更接近事实、更基础、更基于专有信息的输出，减少仅依赖LLM训练数据时可能出现的事实不一致或幻觉的风险。

·领域专业化：任何企业都可以通过利用自己的专有知识库和文档存储轻松实现RAG模型，使LLM能够生成更准确、更相关的领域内容。

·可扩展性：随着新知识源的增长，RAG模型可以更新和扩展，无需重新训练整个LLM，使它们易于扩展和适应。

尽管RAG方法易于实现，但它也有自己的挑战。其中一些挑战包括：

·知识库策划：策划和维护高质量的知识库和文档存储可能是资源密集型的，尤其是当领域信息快速演变时。

·检索效果：RAG模型的关键性能在很大程度上取决于检索器从向量化文档中找到相关信息的效果，这受到查询制定和知识库索引等因素的影响。

·计算开销：在RAG中，整合检索和阅读组件可能导致生成过程的计算复杂性和延迟增加，从而限制实时应用。

尽管存在上述所有挑战，RAG在各种NLP任务中一直展现出有希望的结果，如问答、对话生成和内容摘要。

提示工程

提示工程是利用LLMs的另一种方法，侧重于设计有效的提示或指令来指导LLMs的行为。与仅依赖模型的预训练参数不同，提示工程涉及制作特定于所需任务或领域的特定提示。这些提示为模型提供上下文和约束，从而相应地影响生成的输出。简而言之，这种方法通过提供设计良好的提示来利用LLM的内置能力，引导模型的输出朝期望的方向发展。

提示工程技术可以从简单的任务描述到更复杂的方法，如：

·少样本学习：它涉及向LLM提供一些期望输出格式或风格的示例，允许LLM从示例中学习并泛化。

·思维链提示：这种技术鼓励LLM将复杂任务分解为一系列步骤或推理链，提高LLM解决多步骤问题的能力。

·宪法AI：这种方法将特定规则、约束或目标纳入提示中，以使LLM的行为与期望的原则或价值观保持一致。

提示工程的吸引力在于其简单性和灵活性。提示工程的主要优势包括：

·灵活性：用户可以使用精心制作的提示对LLM的行为进行细粒度控制，引导LLM执行广泛的任务，而无需大量重新训练或重大修改。

·可解释性：通过分析提示和LLM的响应，研究人员和开发人员可以深入了解LLM的推理过程和潜在偏见。

·资源效率：与RAG实现或针对特定任务微调整个语言模型相比，提示工程通常需要较少的计算资源，使它们更适合实际应用。

提示工程存在的一些限制包括：

·提示制作专长：设计高效提示可能是一个繁琐且迭代的过程，可能耗时、劳动密集且需要深入了解LLM的能力和限制。

·泛化限制：尽管提示可以引导模型朝向特定任务或领域，但模型的总体知识和能力仍受其训练数据的限制。

·潜在滥用：精心制作的提示可能被用来从语言模型中引出有害或有偏见的输出，突显出负责任的提示工程实践的必要性。

·LLM的限制：此外，基于提示的方法也可能在生成多样化或创造性输出方面挣扎，特别是在期望响应未由提示明确定义的任务中。

比较分析

比较RAG实现和提示工程时，重要的是考虑任务的具体要求。RAG在需要访问外部知识以生成准确和信息丰富的响应的场景中表现出色。问答或内容摘要等任务受益于RAG整合上下文相关信息和企业专有数据的能力。

另一方面，提示工程在需要精确控制LLM行为的任务中表现出色。具有特定约束或风格转换的文本生成等应用可以利用基于提示的方法高效实现期望结果。此外，提示工程提供了一种更可解释和直观的与生成模型互动的方式，使其适合于透明度至关重要的领域。

因素	RAG	提示工程
用例	使用外部数据增强语言模型，提高响应质量和细节。	优化输入以从语言模型中获得最有效和准确的输出。
优势	用专有数据提高准确性；易于扩展以适应新生成的数据。	在不同的模型和应用中灵活使用；可以轻松识别LLM的推理和潜在偏见。
劣势	增加计算复杂性和延迟；知识库的策划和维护依赖于检索数据的质量。	依赖有限的专业知识； LLM的固有能力限制了效率。
成本	由于计算开销，成本可能会上升。	成本效益高，因为它需要的资源最少。
时间因素	可能会因为从外部数据库检索数据而变慢。	相对较快，因为它只依赖于优化现有LLM的输入。

结合方法以获得最佳性能

虽然RAG实现和提示工程是不同的方法，但它们并不是相互排斥的。实际上，结合它们可以导致更强大和有能力的生成性AI系统。

例如，提示工程技术可以用来指导RAG方法的检索和阅读组件，提高它们从知识库中找到和提取相关信息的能力。RAG方法可以用来通过提供额外的事实信息或专有数据来增强基于提示的生成。

正在开展研发并积极探索混合方法，旨在利用两种技术的长处，同时在很大程度上减轻各自的限制。随着生成性AI的持续进步，预计会有更多复杂和创新的RAG实现和提示工程的组合出现，推动这些模型能够实现的界限。

结论

总之，RAG方法和提示工程都是增强生成性AI模型能力的有价值技术。RAG通过整合专有数据存储和文档存储，使LLM的输出基于事实信息，而提示工程的核心重点是制作有效的提示，以指导LLM的生成过程。

通过了解每种方法的优势和劣势，可以确定最适合其特定任务和领域的最适用方法，从而构建更强大、更可靠和更负责任的生成性AI系统。

原文链接：https://dzone.com/articles/rag-implementation-vs-prompt-engineering

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