【人工智能】如何将 RAG 与流数据库相结合来改变实时数据交互

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@小白创作中心

【人工智能】如何将 RAG 与流数据库相结合来改变实时数据交互

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网易

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尽管GPT-3和Llama等巨型语言模型（LLM）展现了令人瞩目的能力，但它们往往渴求更多信息及特定领域数据的支持。为解决这一难题，检索增强生成（RAG）应运而生，巧妙地将LLM与信息检索技术融合。这一结合使得用户能够以自然语言与实时数据无缝交流，因此，RAG在各行各业中日益受到青睐。然而，随着RAG需求的不断攀升，其对静态知识的过度依赖逐渐成为一大掣肘。本文旨在深入剖析这一核心瓶颈，并探索如何将RAG与动态数据流相结合，从而为各领域开创全新的应用前景。

RAG 如何重新定义与知识的互动

检索增强生成 (RAG) 将大型语言模型 (LLM) 与信息检索技术相结合。其主要目标是将模型的内置知识与外部数据库和文档中大量且不断增长的信息联系起来。与仅依赖预先存在的训练数据的传统模型不同，RAG 使语言模型能够访问实时外部数据存储库。此功能允许生成与上下文相关且符合事实的响应。

当用户提出问题时，RAG 会高效地扫描相关数据集或数据库，检索最相关的信息，并根据最新数据做出响应。这种动态功能使 RAG 比 GPT-3 或BERT等模型更灵活、更准确，因为后者依赖于训练过程中获得的知识，而这些知识很快就会过时。

通过自然语言与外部知识交互的能力使 RAG 成为企业和个人必不可少的工具，特别是在客户支持、法律服务和学术研究等领域，及时准确的信息至关重要。

RAG 的工作原理

检索增强生成 (RAG) 分为两个关键阶段：检索和生成。在第一阶段（检索）中，模型会扫描知识库（例如数据库、Web 文档或文本语料库）以查找与输入查询匹配的相关信息。此过程利用向量数据库，该数据库将数据存储为密集向量表示。这些向量是数学嵌入，可捕获文档或数据的语义含义。收到查询后，模型会将查询的向量表示与向量数据库中的向量表示进行比较，以有效地找到最相关的文档或片段。

一旦确定了相关信息，生成阶段就开始了。语言模型会处理输入查询以及检索到的文档，整合外部上下文以生成响应。这种两步方法对于需要实时信息更新的任务特别有用，例如回答技术问题、总结时事或解决特定领域的查询。

静态 RAG 的挑战

随着AI开发框架如LangChain和LlamaIndex简化了RAG（检索增强生成）系统的构建，其在工业领域的应用正持续扩展。然而，RAG需求的激增也揭示了传统静态模型的若干局限性，这些挑战主要源自对静态数据源（如文档、PDF和固定数据集）的高度依赖。尽管静态RAG在处理这些数据类型时表现出色，但它们在处理动态或频繁变化的数据时却显得力不从心。

静态RAG的一个主要局限在于其依赖于矢量数据库，每次数据更新都需进行全面重新索引，这大大降低了效率，特别是在与实时或动态数据交互时。矢量数据库虽擅长通过近似搜索算法检索非结构化数据，但处理基于SQL的关系数据库时却力不从心，因为后者要求查询结构化的表格数据。这一局限对金融、医疗保健等行业构成了重大挑战，因为这些行业的数据通常是通过复杂且长期的结构化流程获取的。此外，静态数据的依赖还意味着在快速变化的环境中，静态RAG生成的响应会迅速过时或失去相关性。

流数据库和 RAG

尽管传统的RAG系统依赖于静态数据库，但金融、医疗保健和实时新闻等行业已开始转向流数据库进行实时数据管理。与静态数据库不同，流数据库能够持续提取和处理信息，确保数据即时更新。这种即时性在准确性和时间敏感性至关重要的领域至关重要，如股市追踪、患者健康监测或突发新闻报道。流数据库的事件驱动特性允许即时访问新数据，避免了静态系统中常见的重新索引延迟和低效率问题。

然而，目前与流数据库交互的方式仍主要依赖传统查询方法，这些方法难以跟上实时数据的动态特性。手动查询流或开发自定义管道既繁琐又耗时，特别是在需要快速分析大量数据时。缺乏能够理解和处理连续数据流并从中产生见解的智能系统，凸显了实时数据交互创新的紧迫性。

这为AI驱动的交互新时代带来了机遇，其中RAG模型与流数据库实现了无缝集成。通过将RAG的响应生成能力与实时知识相结合，AI系统能够检索最新数据并以相关且可操作的方式呈现。RAG与流数据库的融合有望重新定义我们处理动态信息的方式，为企业和个人提供更灵活、更准确、更高效的数据处理方式。例如，金融巨头如彭博可以利用聊天机器人根据最新市场洞察进行实时统计分析。

使用案例

RAG与数据流的集成有望改变多个行业。以下是一些值得关注的用例：

实时金融咨询平台：在金融领域，整合RAG和流数据库可构建实时咨询系统，提供即时的数据驱动股票市场走势、货币波动或投资机会洞察。投资者可通过自然语言查询这些系统，获取最新分析，从而在快速变化的市场环境中做出明智决策。

动态医疗监测和协助：在医疗保健领域，实时数据至关重要。RAG与流数据库的集成可重新定义患者监测和诊断。流数据库将从可穿戴设备、传感器或医院记录中实时提取患者数据。同时，RAG系统可根据最新信息生成个性化的医疗建议或警报。医生可向AI系统询问患者的最新生命体征，并根据历史记录和即时病情变化实时收到干预建议。

实时新闻摘要和分析：新闻机构需实时处理大量数据。通过将RAG与流数据库结合，记者或读者可即时获取新闻事件的简明实时见解，并在事件发生时获得最新更新。这样的系统可快速将旧信息与实时新闻源关联起来，生成有关全球事件的情境感知叙述或见解，及时全面报道选举、自然灾害或股市崩盘等动态事件。

实时体育分析：体育分析平台可从RAG和流数据库的融合中受益，提供对正在进行的比赛或锦标赛的实时洞察。教练或分析师可向AI系统查询球员在实时比赛中的表现，系统将使用历史数据和实时比赛统计数据生成报告。这有助于运动队在比赛期间做出明智决策，如根据球员疲劳、对手战术或比赛条件的实时数据调整策略。