什麼是檢索增強生成 (RAG)？
檢索增強生成 (RAG) 是一種將搜尋相關資訊與生成回應相結合的人工智慧技術。它的工作原理是首先從外部來源（如文件或資料庫）檢索資料，然後使用這些資訊建立更準確和上下文感知的答案。這有助於人工智慧提供更好的、基於事實的回應，而不是僅僅依賴它所接受的訓練。
檢索增強生成 (RAG) 是如何運作的？
RAG（檢索增強生成）的工作原理是利用外部來源的相關資訊來增強人工智慧的回應。這是一個簡潔的解釋：
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當使用者提出問題時，RAG 會搜尋各種資料來源（例如資料庫、網站和文件）以尋找相關資訊。
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然後，它將檢索到的訊息與原始問題相結合，以建立更明智的提示。
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這種增強的提示被輸入到語言模型中，該模型產生既與問題相關又透過檢索到的資訊豐富的回應。此過程使人工智慧能夠利用外部知識源及其預先訓練的功能來提供更準確、最新和上下文感知的答案。
檢索增強生成 (RAG) 如何幫助 AI 模型？
RAG 透過利用現實世界的外部資料增強其內部知識，使人工智慧更加可靠和更新。 RAG 也透過幾個關鍵方式改進了 AI 模型：
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存取最新資訊：RAG 從外部來源（如文件、資料庫或網路）檢索相關的即時資訊。這意味著即使訓練資料已經過時，人工智慧也可以提供準確的回應。
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提高準確性：RAG 不是僅僅依賴人工智慧訓練有素的知識，而是確保模型根據最相關的資料產生回應。這使得答案更加準確且基於事實。
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更好的上下文理解：透過將檢索到的資料與使用者的查詢結合，RAG 可以提供更具上下文感知的答案，使人工智慧的回應感覺更加適合具體情況。
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減少幻覺：純人工智慧模型有時會「產生幻覺」或編造資訊。 RAG 透過將回應基於事實、檢索到的資料來緩解這一問題，從而減少不準確或捏造資訊的可能性。
7 個用於檢索增強生成的開源庫
讓我們探索一些幫助您進行 RAG 的開源程式庫。這些庫提供了有效實施 RAG 系統所需的工具和框架，從文件索引到檢索以及與語言模型的整合。
1. SWIRL
SWIRL 是一款開源 AI 基礎架構軟體，為檢索增強生成 (RAG) 應用程式提供支援。它透過在不移動或複製資料的情況下實現跨資料來源的快速、安全搜尋來增強人工智慧管道。 SWIRL 在您的防火牆內工作，確保資料安全，同時易於實施。
它的獨特之處在於：
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無需 ETL 或資料移動。
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在私有雲內快速安全地部署人工智慧。
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與 20 多種大型語言模型 (LLM) 無縫整合。
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專為安全資料存取和合規性而建置。
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支援從 100 多個應用程式取得資料。
https://github.com/swirlai/swirl-search ⭐️ GitHub 上的 SWIRL
2. Cognita
Cognita 是一個開源框架，用於建立模組化、生產就緒的檢索增強生成 (RAG) 系統。它組織 RAG 元件，使本地測試和大規模部署變得更加容易。它支援各種文件檢索器、嵌入，並且完全由 API 驅動，允許無縫整合到其他系統中。
它的獨特之處在於：
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可擴展 RAG 系統的模組化設計。
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供非技術使用者與文件和問答互動的 UI。
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增量索引透過追蹤變更來減少計算負載。
https://github.com/truefoundry/cognita ⭐️ GitHub 上的 Cognita
3. LLM-Ware
LLM Ware 是一個開源框架，用於建立企業級檢索增強生成 (RAG) 管道。它旨在整合可以私密且安全地部署的小型專用模型，使其適合複雜的企業工作流程。
它的獨特之處在於：
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提供 50 多個針對企業任務最佳化的微調小型模型。
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支援模組化且可擴展的 RAG 架構。
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無需 GPU 即可執行，從而實現輕量級部署。
https://github.com/llmware-ai/llmware ⭐️ GitHub 上的 LLMWare
4. RagFlow
RagFlow 是一個開源引擎，專注於使用深度文件理解進行檢索增強生成 (RAG)。它允許用戶整合結構化和非結構化資料，以進行有效的、基於引文的問答。該系統提供可擴展的模組化架構以及簡單的部署選項。
它的獨特之處在於：
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內建深入的文件理解，可處理複雜的資料格式。
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接地引文，降低幻覺風險。
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支援各種文件類型，例如 PDF、圖像和結構化資料。
https://github.com/infiniflow/ragflow ⭐️ GitHub 上的 RAG Flow
5. GraphRAG
GraphRAG 是一個模組化、基於圖的檢索增強生成 (RAG) 系統，旨在透過合併結構化知識圖來增強 LLM 輸出。它支援使用私有資料進行高階推理，使其成為企業和研究應用的理想選擇。
它的獨特之處在於：
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使用知識圖來建立和增強資料檢索。
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專為需要私有資料處理的複雜企業用例量身訂做。
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支援與 Microsoft Azure 整合以進行大規模部署。
https://github.com/microsoft/graphrag 🌟 GitHub 上的 Graph RAG
6. Haystack
Haystack 是一個開源 AI 編排框架，用於建立生產就緒的 LLM 應用程式。它允許用戶連接模型、向量資料庫和檔案轉換器，以建立 RAG、問答和語義搜尋等高級系統。
它的獨特之處在於：
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用於檢索、嵌入和推理任務的靈活管道。
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支援與各種向量資料庫和LLMs的整合。
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可使用現成模型和微調模型進行客製化。
https://github.com/deepset-ai/haystack 🌟 GitHub 上的 Haystack
7. STORM
STORM 是一個由LLMs支援的知識管理系統，用於研究某個主題並產生帶有引文的完整報告。它整合了先進的檢索方法，支援多視角提問，增強了生成內容的深度和準確性。
它的獨特之處在於：
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產生帶有接地引用的類似維基百科的文章。
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支援人類與人工智慧的協作知識管理。
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模組化設計，支援外部檢索來源。
https://github.com/microsoft/graphrag 🌟 GitHub 上的 Storm
檢索增強生成的挑戰
檢索增強生成 (RAG) 面臨確保資料相關性、管理延遲和維護資料品質等挑戰。一些挑戰是：
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資料相關性：確保檢索到的文件與查詢高度相關可能很困難，尤其是對於大型或吵雜的資料集。
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延遲：搜尋外部來源會增加開銷，可能會減慢回應時間，尤其是在即時應用程式中。
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資料品質：低品質或過時的資料可能會導致人工智慧產生的反應不準確或具有誤導性。
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可擴展性：在保持效能的同時處理大規模資料集和高用戶流量可能很複雜。
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安全性：確保資料隱私和安全處理敏感資訊至關重要，尤其是在企業環境中。
SWIRL 等平台不需要 ETL（提取、轉換、載入）或資料移動來解決這些問題，從而確保更快、更安全地存取資料。
使用SWIRL ，檢索和處理發生在使用者的防火牆內部，有助於維護資料隱私，同時確保相關的高品質回應。它與現有大型語言模型 (LLM) 和企業資料來源的整合使其成為克服 RAG 延遲和安全挑戰的有效解決方案。
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原文出處：https://dev.to/vectorpodcast/7-ai-open-source-libraries-to-build-rag-agents-ai-search-27bm
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