尽管RAG通过增强生成式AI应用的专业化和准确性带来了显著的好处，但它也带来了一系列复杂的挑战。

检索增强生成（RAG）正迅速成为生成式AI应用的一个必要元素。RAG通过从基础模型的训练语料库之外的外部数据存储中增强相关信息，赋予预训练AI模型专业化的超级能力，使其在垂直或特定任务应用中精确和准确。然而，RAG也为您的GenAI堆栈引入了关于流量、安全和性能的新要求。随着RAG的到来，企业需要用更复杂的AI基础设施来解决新的复杂性和挑战。

RAG为什么火

RAG的工作原理是通过增强AI推理，使用来自不包含在基础模型训练语料库中的外部数据存储的相关信息。这种方法为AI模型提供了特定领域的知识，而不需要重新训练通用模型。一般来说，RAG模型生成的响应在上下文中更丰富、更准确、事实一致性更强。RAG甚至可以用于提高开放域AI应用的性能。RAG还通过减少对模型内数据存储的需求，使AI推理更有效率。这有几个有益的溢出效应。

RAG模型可以更小、更高效，因为它们不需要在参数中编码所有可能的知识。相反，它们可以根据需要动态获取信息。这可以导致内存需求减少和计算成本降低，因为模型不需要在内部存储和处理大量信息。

较低的训练成本：虽然检索机制主要在推理期间使用，但能够训练依赖于外部数据源的较小模型可以降低整体培训成本。较小的模型通常需要较少的计算能力和时间来训练，从而节省成本。可扩展性：RAG架构可以通过在生成模型和检索系统之间分布负载来更有效地扩展。这种分离允许更好的资源分配和优化，减少任何单个组件的总体计算负担。轻松更新：由于RAG使用可以轻松更新的外部知识库，因此无需频繁地重新训练整个模型以纳入新信息。这减少了持续、昂贵的再培训过程的需求，允许成本高效的模型知识更新。实时相关性：由于训练模型所需的时间，许多类型的数据相对较快地过时。通过实时抓取数据，RAG确保用于生成的信息始终是最新的。这也使GenAI应用更适合实时任务，如汽车中的逐转向指导或天气报告，仅举两个例子。

虽然RAG的好处是显而易见的，但添加一个有效的查询、路由和流量管理新层增加了复杂性和安全挑战。

流量管理

RAG的一个主要挑战是管理流量的复杂性增加。RAG架构依赖于实时检索相关文档或信息。这可能会导致数据流量大幅增加，如果不加以适当管理，可能会导致瓶颈。这也意味着应用程序的性能不仅取决于最终用户从延迟和响应性角度体验到的内容，还取决于信息质量。如果RAG速度慢，GenAI可能仍然响应，但输出质量较低。

安全和合规性问题

将RAG集成到GenAI应用中时，安全是另一个主要关注点。检索通常需要访问专有数据库或知识库，增加了潜在的攻击面。确保这些数据源的完整性和安全性对于防止数据泄露或未经授权的访问至关重要。如果被访问的数据受到金融或医疗保健行业等监管要求的约束，RAG还可能引入新的合规性问题。RAG层通常是这些数据的逻辑位置，但这也意味着RAG数据库必须符合所有必要的法规（HIPAA、Gramm-Leach Bliley、SOC2等）。

团队应采用强大的身份验证和授权机制来保护其RAG基础设施和数据检索过程。这也意味着为访问RAG堆栈的任何服务（内部或外部）采用强大的API安全。对RAG数据进行传输和静止时的加密可以保护敏感信息。由于RAG是大部分敏感数据所在的地方，因此这也是实施更严格的身份验证策略和零信任部署的好地方。

数据质量和相关性

RAG系统的有效性在很大程度上取决于它检索的数据质量。质量差或不相关的数据可能会导致生成模型输出不准确或无意义。对于实时应用，数据的时效性也至关重要。如果RAG系统是从第三方数据源拉取的，那么GenAI应用就会受到供应链数据质量风险的影响。对于企业应用或医学、法律等敏感领域的应用，对由于数据质量差而导致的不良响应的容忍度几乎为零。

为了克服这一点，团队应投资于维护高质量和最新的数据源，并构建带有冗余质量检查的自动化数据管道。他们还应该持续监控用户行为和反馈，以发现数据质量问题。对系统输出的连续监控和评估也可以提供需要改进的领域的见解。

不要被RAG搞得精疲力尽

如果你正在提供GenAI应用程序，您可能已经在现在或将来的某个时候使用了RAG。好处是巨大的。然而，成功的RAG推出需要规划和思考。尽管RAG通过增强生成式AI应用的专业化和准确性带来了显著的好处，但它也带来了一系列复杂的挑战。有效的流量管理、严格的安全措施、性能优化、确保数据质量和处理集成复杂性对于在GenAI堆栈中成功实施RAG至关重要。对于正在努力解决GenAI挑战的应用程序交付团队来说，RAG是一个强大的方法，可以使AI应用程序中的几乎所有内容都运行得更好——只要有适当的准备和心态。