2.为什么AI会“胡说八道”？——RAG

小故事

“小白，你过来一下！”

老板的狮子吼从办公室里传出来，震得整个技术部都抖了三抖。小白，作为技术部主管，心里咯噔一下，屁颠屁颠地跑了过去。

“小白啊，不是说现在AI很智能，无所不知吗？”老板的脸上写满了不满，他指着电脑屏幕，上面是某个大模型的对话界面。

“我问它我们公司的xxx产品怎么用，它只会说‘我是一个语言模型，无法提供具体产品信息’。”

“我又问它某个会议资料上提到的东西，它居然胡编乱造，给我搞了个子虚乌有的概念出来！”

小白尴尬地挠了挠头，心里明白这是怎么回事。他清了清嗓子，试图用最通俗的语言解释大模型的原理：“老板，是这样的，大模型就像一个超级学霸，它学的是网上的公开知识，但它没上过咱们公司的‘内部课’，所以不了解咱们的‘家事’。”

老板一听，不耐烦地打断了他：“别跟我讲什么‘内部课’！要数据是吧，好！”

说着，老板从抽屉里掏出一个U盘，重重地拍在桌上。“这里是我们公司近十年的所有资料，都在这里了。你现在，就让这个AI把这个U盘给‘吃了’！”

小白瞪大了眼睛：“老板，这……这不行啊。大模型不是这么玩的呀！”

“我不管！我不管什么怎么玩！这么简单的事情，你明天必须给我把这个U盘接进去，让它回答我的问题！”老板一锤定音，不给小白任何反驳的机会。

小白被赶出办公室，脑袋里嗡嗡作响。他看着手里的U盘，突然灵光一闪。

U盘？这不是大模型的 “场外援助” 吗？这不就是 RAG 吗？

大模型为什么会“胡说八道”？

在小白想出对策之前，让我们先来解密一下，为什么“无所不知”的大模型，也会有“胡说八道”的时候。

其实，这和它的学习方式有关。大模型就像一个超级“学霸”，通过“死记硬背”海量数据来学习。但它学到的只是“知识点”，而不是“理解”。它无法实时获取最新的信息，也无法对你的私人信息了如指掌。

这就会导致三个常见的问题：

知识时效性： 它的训练数据是旧的，它不知道最近公司开了新会、出了新产品。

知识专有性： 它不知道你公司内部的报告，也分不清哪份资料是你们的“独家机密”。

幻觉（Hallucination）： 当它回答不上来时，为了“圆”一个回答，它会自己编造不存在的事实。

这些问题，都像是一根根刺，扎在小白和老板们的心头。

RAG 技术，究竟是什么“魔法”？

故事讲完了，我们来看看小白是怎么解决这个难题的。

他想到的 RAG，是 Retrieval-Augmented Generation 的缩写，直译过来就是“检索增强生成”。这听起来很拗口，但把它拆解开来就很好理解了。

它就像给大模型请了一位 “场外援助”，这个援助就是我们公司的内部资料库。简单来说，RAG 的工作流程可以分为三步，就像小白解决老板难题的三个步骤：

1. “检索”： 当老板提出问题时，大模型不会直接回答，而是像一个侦探一样，先去公司的“U 盘”（也就是我们公司的内部知识库）里，快速找到所有和这个问题相关的资料。
2. “增强”： 侦探把找到的这些资料，作为“证据”，连同老板的问题一起打包交给大模型。
3. “生成”： 大模型拿到这些新鲜、准确的资料后，再结合它原本的知识，生成一个既有“干货”又有“文采”的答案。这个答案不是凭空捏造的，而是 有据可依 的。

RAG 的“超能力”与“老板的烦恼”

小白第二天就带着一个满意的方案交给了老板。老板一边听，一边点头。当小白讲到 RAG 的优点时，老板的眼睛都亮了，因为他发现小白说的每一条，都精准地戳中了他之前使用 AI 的痛点。

1. 解决“知识时效性”问题：

小白：“老板，您看，我们之前开新产品发布会，或者更新了产品定价，大模型都不知道。但有了 RAG，我们只要把最新的资料放进那个‘U 盘’里，它立刻就能学到新东西。以后您问它最新的产品信息，它再也不会说不知道了。”

2. 解决“知识专有性”问题：

小白：“还有，您之前问它公司的会议资料，它就乱编。现在，它有了我们内部的资料库，就像拥有了一个公司的‘记忆库’。您问任何关于公司内部流程、产品数据、历史报告的问题，它都能精准回答，比谁都清楚。”

3. 减少“胡说八道”：

小白：“老板，您之前说它‘胡编乱造’，这个在技术上叫‘幻觉’。大模型之所以会‘胡说八道’，是因为它知识不够，又想回答您的所有问题。而有了 RAG，它在回答之前，都会先去‘U 盘’里找‘证据’，有理有据，自然就不会瞎编了。”

老板听完，高兴地拍了拍小白的肩膀，连声称赞：“小白啊，你这个‘U 盘’接得好啊！这下它才真的像我们公司的‘员工’了！”

RAG 的“小脾气”和应用场景

当然，RAG 也不是完美的，它也有自己的“小脾气”。比如，它对资料库的质量有很高的要求，如果你的“U 盘”里放的是错误的资料，它也会给出错误的答案。此外，如何准确地检索到最相关的资料，也是一个技术挑战。

尽管如此，RAG 依然是目前最有效、最流行的 AI 应用方案之一，它让大模型从一个“只会瞎猜的学霸”，变成了一个“有理有据的知识专家”。

如今，RAG 已经广泛应用于：

• 智能客服： 不再是只会说“请联系人工客服”的机器人，它可以根据产品手册、FAQ，准确回答用户问题。
• 企业内部知识库： 员工可以直接问 AI“上个月的销售数据在哪份报告里？”或者“新人入职流程是什么？”，AI 都能精准作答。
• 个人学习助手： 把你的所有学习笔记和书籍都放进去，AI 就能帮你整理、总结，甚至解答你没弄懂的问题。

总而言之，RAG 就像是给大模型装上了一个可随时更新的“外接硬盘”，让它从一个“只知其一”的学霸，进化为一个“博闻强识”的知识专家。

参考文献：

https://www.ibm.com/think/topics/retrieval-augmented-generation

https://aws.amazon.com/what-is/retrieval-augmented-generation/

https://cloud.google.com/use-cases/retrieval-augmented-generation?hl=en