信息检索如何改变RAG系统的游戏规则原创

你有没有遇到过AI编造事实的情况？我前几天问AI一个问题，他回答的特别自信，结果一查资料完全是错的。哈哈，这就是今天我们要讨论的核心问题，Aai为什么会自信满满的编造事实？因为它没有可靠的信息来源。今天我们将揭秘如何通过信息检索技术给AI装上一个超级大脑，让他回答问题时有据可依。跟着我一起探索这个AI进化的秘密吧，彦祖这个幻觉是怎么回事？AI不是很聪明吗？为什么会编造事实？亦非，这是AI领域的一个大问题。你看当前的AI模型是通过海量文本训练出来的，但他们本质上是在预测下一个最可能的词，而不是真正理解事实。所以当它不确定答案时，他不会说我不知道。反而会自信的编造，就像那个错误的iPhone发布信息看起来很合理，但完全不准确，这种现象我们称之为幻觉，那这不是很危险吗？

用户怎么知道AI说的是真是假？没错，这就是为什么我们需要一个事实支实系统，让AI回答问题时有事实依据。接下来我们就来看看这个系统是如何工作的。所以传统检索就像是在做关键词匹配。那这个t fidf又是什么高级东西？听起来很复杂。哈哈，别被名字吓到。TFIDF其实是两个简单概念的组合词频term frequency和逆文档频率inverse document frequency. 想象你在读一篇文章，某个词出现的越多，也就是高。TF这个词可能越重要，但如果一个词在所有文章里都很常见。比如的是，也就是didf，那它就不太有区分度哦。所以TFIDF就是找那些在这篇文章中出现很多次，但在其他文章中不常见的关键词。

精确解读。BM25则是它的升级版，考虑了更多因素。这些技术就像AI的词典式记忆，它们可以精确找到包含特定关键词的内容，速度快、精确，但缺点是指认字面意思，完全不理解语义和上下文。比如你问老人用的手机，但商品描述里只有适合长辈的智能机，传统检索就找不到了，这个例子太贴切了。我奶奶前段时间想买个手机，我就想找个操作简单的，但搜索老年人手机经常找不到好结果。这正是传统检索系统的局限所在，它只能理解你输入的确切词语，比如老年人、手机，但如果产品描述用的是银发族、长辈或简易操作这样的词，系统就无法建立联系了。你发现问题了吗？传统检索只看字面意思，不理解背后的语义关联，那该怎么解决这个问题呢？我猜肯定有更高级的技术。

聪明。我们接下来要介绍的正是能够理解语义的向量检索技术，它不仅看字面意思，还能理解词语间的关联性，就像礼节。老年人手机和简易操作智能机本质上是在说同一类产品。让我们看看这个神奇的技术是如何工作的。稠密向量。嵌入模型这些名词好复杂，能用简单的方式解释一下吗？当然，可以想象一下，我们每个人都在一个聚大的体育场里，相似爱好的人会自然而然的站在一起，喜欢足球的聚在一边，喜欢音乐的聚在另一边。向量检索就是这个原理，每个词或短语被转化成数学上的坐标，也就是向量，意思相近的词在这个空间中距离就更近。哦，所以老年人手机和简易操作智能机在这个空间里就会很接近，而游戏手机则会离他们很远。完全正确。嵌入模型就是负责进行这种转换的AI，它已经从海量文本中学习到词语之间的语义关系，而向量数据库就像是这个高维空间的地图，帮助我们快速找到相似的内容。这样即使商品描述中没有出现老年人这个词，系统也能理解用户的真实需求了。所以向量检索能理解语义，传统检索精确匹配关键词，它们各有优缺点。

那我们能不能两个都用？你问到点子上了。传统检索就像一个认真但死板的图书管理员，只按书名查找，而向量检索则像一个理解尼意图的顾问，能推荐相关内容，但有时可能会忽略一些关键细节。两种方法各有所长，但也都不完美，那怎么办呢？这就是我们接下来要讲的重点。想象一下，如果能结合两者的优势，让精确的关键词匹配与智能的语义理解相互配合，会发生什么？这就是混合检索策略的魅力所在，它就像给AI装上了一个超级大脑，既能精确又能理解语义。让我们看看这个双键合璧的技术是如何工作的。这些融合技术看起来有点复杂，普通开发者能驾驭吗？

加权平均法2是什么意思？别担心，这些听起来高深的技术，实际上概念很直观。加权平均法就是给两种检索结果各自设定一个权重，比如传统检索占40%，向量检索占60%，然后合并结果。RRF是倒数排名融合的缩写，它巧妙地考虑了每个结果在各自排名中的位置。那对于不同规模的项目应该如何选择呢？对于小型项目，简单的TFIDF配合基本向量检索就够用了，实现成本低。而大型应用则需要更强大的BM25和专业向量数据库来处理海量数据。关键是根据右边流程图所示，将用户查询同时发送给两个检索系统，然后合并结果，实现双键合并的效果。既能捕获精确的关键词匹配，也能理解语义相似性，这样AI就拥有了一个超级大脑，能更全面的回应用户需求，这个对比太直观了。

所以左边无检索能力的AI就是在胡说八道，中间的只能按字面查找，右边的混合检索才是真正聪明的AI。没错，让我用一个生活场景来说明这三种情况的差别。想象你去购物，询问某款手机的电池容量，左边无检索能力的AI就像一个不懂装懂的导购，随便给你一个听起来合理的答案5000mA时，但实际上是错的。中间的基础检索就像一个只会查产品手册的导购，找不到长期使用这个关键词就完全不知所措。而右边的混合检索就像一个既专又懂你意思的导购，即使你问的是大电池的iPhone这种凝表，它也能准确找出IPHONE14PRO max的4323电池。所以混合真的就像给AI装上了超级大脑。

不仅懂专业知识，还能理解用户真正的意图。精确理解。这就是为什么说混合检索技术彻底改变了RG系统的游戏规则，它让AI不再自信的胡说八道，而是基于可靠的信息来回答用户问题，这对于构建可信的AI应用至关重要。所以总结一下，信息检索技术对rag系统如此重要的原因是什么？关键有4点。首先，它大大降低了AI幻觉的风险，让AI不再自信的编造事实，其次，它为AI回答提供了可验证的事实依据，用户可以追溯信息来源，第三，它确保了回答的准确性，特别是对于专业领域的问题，最后，它增强了用户对I的信任，因为用户知道AI的回答是基于真实数据。而不是凭空捏造。那我们今天学到的主要技术有哪些？如果我想实践，该从哪里开始？我们今天学习了三大类技术，传统检索技术如TFIDF和BM25擅长精确匹配关键词，向量检索技术，能理解与仪相似性以及最强大的混合检索策略，结合了两者的优势。对于想实践的朋友，我建议从小型项目开始，使用简单的t fidf和基础向量检索。

然后逐步扩展到更复杂的系统。记住，选择合适的技术组合，才能真正给AI装上超级大脑。谢谢彦祖的精彩讲解。信息检索技术真的太神奇了，它让AI不再是只会背书的学生，而是真正有思考能力和知识查找能力的助手。正是如此，感谢大家的收听，希望今天的内容对你们有所帮助。如果有任何问题，欢迎在评论区留言讨论。