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关于 RAG 的常见问题解答

刚接触 RAG？以下是一些关于 RAG 的常见问题解答。

  • 什么时候应该使用 RAG 而不是独立的大模型？

    使用 RAG 时：

    • 你需要领域特定的准确性（例如内部文档、研究论文）。
    • 你的数据经常变化，并且不在 LLM 的训练集内。
    • 你希望通过将回答基于检索到的证据来减少幻觉现象。

  • 为什么向量数据库对 RAG 至关重要？

    它们能够处理数十亿个嵌入向量，并提供毫秒级的检索速度。如果没有向量数据库，检索过程将成为瓶颈（例如，使用 FAISS 进行暴力检索适用于小数据集，但在大规模数据时会崩溃）。

  • 如何优化 RAG 应用的成本？

    • 使用更小的开源嵌入模型（例如 all-MiniLM-L6-v2）而不是付费模型如 OpenAI 。
    • 缓存频繁查询。
    • 基准测试 LLM：Claude Haiku vs. GPT-3.5 vs. Llama-2，评估成本/准确性权衡。

  • RAG 能否与实时/流数据一起工作？

    可以！使用：

    • 增量索引（例如 Milvus 的自动刷新）。
    • 动态更新的嵌入模型（例如 BAAI/bge-small-en-v1.5）。

  • 如何提高 RAG 答案的准确性？

    • 更智能地进行分块：尝试不同的大小（256 vs. 512 个标记）和重叠方式。
    • 添加元数据过滤器（例如日期、来源）。
    • 使用混合检索（向量 + 关键词）。

  • 开源 VS 专有组件？

    • 开源（LlamaIndex、Milvus、Mistral）：完全控制，成本较低，但需要自行实现。
    • 专有（OpenAI、Zilliz Cloud）：即插即用，但存在供应商锁定。（添加“最佳折衷方案”教程链接。）

  • 如何评估 RAG 性能？

    • 检索召回率：是否检索到了正确的文档？
    • LLM 答案质量：使用 ROUGE 等评估指标或人工评估。
    • 延迟：目标是聊天应用程序的端到端延迟小于 500 毫秒。

  • 我的 RAG 应用很慢，如何扩展？

    • 向量数据库调优：分片、索引（HNSW vs. IVF）。
    • LLM 优化：模型蒸馏、量化。
    • 并行处理：异步生成嵌入。

  • 我可以为非英语数据定制 RAG 吗？

    完全可以。使用：

    • 多语言嵌入（例如 paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2）。
    • 本地托管的 LLM（例如 BLOOM、Aya-101），并根据你的语言进行微调。