大模型虽然强大，但是也有技术缺陷。有时会产生“幻觉”，甚至会犯一些事实性错误。这是大模型技术逻辑带来的天然缺陷，大模型的技术机理是，通过大量的知识训练，基于概率最大的原则生成答案。
那么这就带来了几个问题，公开的数据库中往往缺乏真正有用的知识，大模型能学习到只是“皮毛”，由此生成的答案只能是泛泛而谈；而且一旦在训练过程中学习到了不准确的内容，大模型生成的答案就会产生偏差。再者，大模型是基于概率来生成答案，即便是“1加1等于几”这样的问题，也是大模型在训练的过程中，“发现”1+1后面出现2的概率最大，所以才会给出2的答案。除了“1+1=2”这样铁一般的事实不容易出错外，在很多问题上，大模型都不能保证百分之百正确。
大模型另外一项重大挑战是，没有办法实时更新知识。比如，ChatGPT 3.5只学习了2021年9月之前的知识，此后这个世界产生的新知识就无从知晓了。
那么有没有什么办法让大模型变得更准确、更专业呢？答案是有的，这就是今天要谈的检索增强生成技术。
检索增强生成技术英文简称RAG，它的技术原理是整合外部知识库，在大模型接收到提问时，先去检索外部知识库，并将其提供给大模型。这样，大模型在生成答案时，能够参考这些外部数据库中的信息，从而生成更准确和相关的答案。这种方式不仅增强了大模型的输出质量，还避免了重新训练模型的繁琐过程。
百融云创大模型应用一站式开发平台
百融云创将RAG技术引入到大模型应用一站式开发平台——赛博坦，并对Q&A场景专门做了模型能力的强化。在RAG技术的加持下，赛博坦能够学习到足够个性、专业、有用的知识，全面提升了生成答案的精准度和专业性，效果出奇的好。
在赛博坦平台上，用户可以通过角色设定、人物性格、能力范围等基础设定，打造个性化十足、能力强大的助理机器人。但此时的机器人在处理专业工作上，还差一些专业训练。用户可以点开知识管理模块上传文件，它可以是问答、文档，也可以是数据表格。完成上传后，“机器人”会全面学习这些文件，形成知识块。当用户提问时“机器人”通过RAG技术把与问题相关的知识检索出来，并提供给大模型，利用其语义理解能力，结合上下文最终生成问题答案。
每个领域都有自己的智慧和专业知识，RAG的精髓在于能够帮助企业建立专属知识库，这个知识库就像是企业独有的秘笈和配方，不仅可信、有用还独有，这为大模型解决具体行业的具体任务时提供了基础。
同时，RAG还拥有强大的知识长期记忆和理解关联能力，能进行复杂的逻辑推理和概念关联，从而生成更深入的解析和推断。这使得大模型兼具专业性、精准性、可追溯三大优势。
01专业性
RAG如同给大模型开了一个外挂，让它在回答问题之前先在企业的专业知识库里“过过脑子”。同样一个问题，在应用RAG技术前后会产生截然不同的答案。如果用户能建立一个足够强大的企业知识库，大模型很快就能从一个“票友”进化成行业专家。知识改变命运，这句话也适用于大模型。
02精准性
知识不在多，在于精。RAG能帮助大模型抓到问题的核心，并且回答到点上。利用RAG技术实现知识的嵌入、分块和提取，可以为大模型规范出框架和边界，使其在一定范围内去阅读、理解和回答，而不是任其天马行空，这将大大减少其“胡说八道”的概率。百融云创利用赛博坦平台服务了某机构的客服部门，该机构利用赛博坦平台设定线上智能客服的角色、性格，并上传大量语料形成知识库，在RAG的助力下，该机构智能客服与用户的交互变得十分顺畅和丝滑，此前“答非所问”的情况大为改观。
03透明可追溯
RAG技术另外一项优势就是知识的可追溯性，当机器人回答某个问题的时候，会清晰地显示引用知识的源头。一直以来，大模型的“黑盒”模式让人们难以完全信任，RAG则有效改变了这一情况。
我们利用赛博坦平台问了一个问题，“财富管理客户智能运营怎么做？”可以看到，在回答这个问题的同时，它还展示了引用的知识来源。
结合RAG技术的赛博坦，模型的表达能力和预测性能得到显著提升。在第三方测评机构的测评中，百融云创大模型的准确性和精准性，取得了行业领先的成绩，多项指标优于ChatGPT3.5。
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