AI Explained: What is RAG - Retrieval Augmented Generation?

Summary

本视频讲解了AI如何使用数据以及未来发展的方向。作者区分了两种数据使用方式：一是用于训练AI模型，使其学习语言模式，但可能产生不准确的回答；二是将数据作为可靠来源，为AI提供事实依据，提升回答的准确性。视频重点介绍了“检索增强生成”（RAG）方法：AI先从可靠数据库获取信息，再结合用户提问生成回答，并可将结果存入语义缓存以提高效率。通过这种方式，AI能够在生成语言的同时保持内容真实可靠，为未来AI应用提供更加稳健的解决方案。

Takeaways

• 😀 AI公司不仅仅是‘窃取’数据，它们可以将数据用于训练模型或作为有据来源使用。
• 😀 AI训练模型是通过学习数据模式生成语言，而不保证生成的答案完全正确。
• 😀 当AI回答问题时，如果仅依赖训练数据，可能会生成看似正确但不准确的内容。
• 😀 使用有据来源可以让AI生成的答案基于真实信息，从而提高准确性。
• 😀 Retrieval-Augmented Generation（RAG）是一种方法，AI先检索信息再生成回答。
• 😀 RAG流程：用户问题 → AI查询数据库 → 获取匹配信息 → 结合原始请求生成回答。
• 😀 语义缓存（Semantic Cache）可以存储AI生成的回答和检索信息，优化重复查询。
• 😀 语义缓存的使用可以在后续查询中绕过AI，直接返回可靠数据，提高效率。
• 😀 未来AI的发展方向是以真实数据为基础生成回答，而不仅仅依赖模型记忆。
• 😀 AI更像是辅助工具，通过增强和改进用户提供的内容，而不是完全替代人类判断。

Q & A

什么是AI公司使用数据的两种主要方式？

AI公司可以将数据用于训练新的模型，也可以将数据作为‘有依据的来源’来生成更可靠的回答。

训练模型和使用有依据的数据有什么区别？

训练模型是让AI基于已有数据学习生成语言模式，而使用有依据的数据是让AI直接参考真实信息以提供更准确的答案。

AI系统生成回答时为什么可能不准确？

如果AI仅依赖训练数据，它可能只是将词语组合成看似正确的句子，而不是真正理解或验证信息，因此回答不一定准确。

什么是“检索增强生成（RAG）”？

RAG是一种方法：AI先从数据库或有依据的来源检索相关信息，再将这些信息整合到回答中，从而生成更准确和可靠的内容。

媒体组织的数据如何用于AI？

媒体组织的数据可以作为有依据的来源，让AI在回答问题时先获取真实信息，再生成经过增强的回答，而不是直接猜测。

什么是语义缓存（semantic cache）？

语义缓存是一种机制：AI生成回答后，将相关信息存入缓存，下次遇到相似问题时可以直接使用缓存的数据，减少重复检索。

使用RAG方法相比直接让AI回答问题有什么优势？

使用RAG方法可以确保回答更有依据、更准确，同时减少生成错误信息的风险。

在写文章时，AI如何更有效地辅助用户？

如果用户提供文章初稿或起始内容，AI可以优化语言和结构，而不是完全生成文章，这样效果通常更好。

为什么人们担心AI使用数据可能带来问题？

因为如果AI仅基于训练数据生成内容，可能会忽略原始数据来源，导致信息失真或无法验证真实性。

未来AI的发展方向是什么？

AI将更多依赖有依据的数据，通过检索增强生成（RAG）和语义缓存等方法，生成既可靠又高效的回答，而不是仅凭模型猜测。