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关于人工智能 (AI) 的一个关键事实是，它虽所知甚多，却并非无所不知。AI 仅了解自己所接受过训练的内容。这意味着它可能缺乏特定的知识，尤其是涉及到关于品牌、品牌所提供的服务等方面的专有信息或动态信息。您必须通过基于特定数据对大型语言模型 (LLM) 进行训练来微调 AI，即便这些数据在不断变化。对于大型或动态数据集，要确保模型持续微调并不现实，毕竟 AI 无法“遗忘”错误或过时的信息。当训练不可行时，AI 数据就需要一些辅助手段了。训练 LLM 时，需用一份"速查表"来记录 AI 所欠缺的知识。
检索增强生成 (RAG) 的工作原理
借助 RAG 模式，AI 可以通过访问其尚未接受过训练的 LLM 训练数据来进行"速查"。RAG 结合了三个关键元素：检索、增强和生成。
1. 检索*：假设有一大堆速查表，每份都包含您的 AI 可能需要的特定信息。当出现问题时，检索器会快速获取最为相关的信息，而不是逐份翻阅每张表（这样做太过耗时）。
2. 增强：系统检索到相关的 AI 训练数据后，无法直接将这些数据提供给 AI。增强器组织并准备信息。这与副厨师为主厨做的准备工作类似。这种准备工作使检索到的数据具备可用于实际操作的条件。
3. 生成：最后，AI 利用这些结构化信息来生成回复。它利用检索到的数据来准确、有效地回答问题。
RAG 因其在训练 LLM 方面的出色效率而尤显强大。RAG 加速了 AI 翻译和 AI 内容创作过程并节省了计算资源。为达到这一成效，它只检索必要的数据来对 AI 进行微调，并使用向量（数据的一种数学表示形式）来查找相似性，而不是直接进行搜索。值得注意的是，RAG 可以通过加快翻译速度和节省计算资源来显著降低成本。
LLM 训练中的多语言优势
弥合语言学方面的差异也是 RAG 中的一项关键因素。不同语言中的单词可以具有相同的含义。RAG 利用能跨越语言障碍的向量来理解这种语义上的差异。向量是编码含义的数学实体。它们使 AI 能够在不需要翻译的情况下处理不同语言的数据。
在 LLM 训练过程中，AI 模型不会将完整的单词直接转换为数学形式。相反，它们会将单词拆分为子词或词元，这类似于字典为标注发音而将单词拆分成音节的方式。这种拆分让 AI 能识别不同语言间共有的词根或组成部分，助力形成更具通用性的理解。
一些 AI 接受了更广泛的跨语言训练，这使它们能够更加得心应手地处理多语言任务。这些模型可以拆分单词，理解微妙的语境，并最终从根本上打通不同的语言。这些模型尤其擅长跨语言信息检索。
LLM 训练的实际应用与优势
RAG 型机器人这类基于 RAG 的聊天机器人可利用向量化模型的多语言能力，表现极为出色。这项技术使 RAG 型机器人能够以一种主要语言存储信息，同时响应多种其他语言的提示词。最终成效是生成了流畅自然、准确无误且贴合语境的回复。RAG 型机器人的这一能力大幅减少了企业为不同语言维护独立数据集的工作量，从而精简了运营流程并提升了效率。
此外，RAG 型机器人还可以根据任何企业的特定需求和 AI 数据服务进行定制。对于寻求改善客户互动流程的公司来说，这是一种理想的解决方案。通过实施 RAG 型机器人，组织可以确保在不同语言和地区提供一致且高质量的用户体验。这种方法不仅有助于高效处理客户问询，还能提升品牌全球影响力。
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