【RAG升级】RAG+联网搜索行不行?

1. 传统 RAG 的局限与联网搜索的必要性

想象一下,你正在使用一个基于内部产品文档的 RAG 助手,但想问:

  • “你们最新发布的 X 型号和竞争对手 Y 公司的 Z 型号相比,哪个性价比更高?” (需要竞争对手的最新信息)
  • “最近关于人工智能伦理的讨论有哪些新进展?” (需要最新的新闻和观点)
  • “今天北京的天气怎么样?” (需要实时的、动态的数据)
  • “介绍一下上周刚成立的某某创业公司。” (知识库可能尚未收录)

传统 RAG 在这些情况下可能会失败,因为它依赖的知识库是:

  1. 静态的 (Static):知识库通常是离线构建和索引的,无法实时更新。
  2. 有限的 (Limited Scope):知识库通常聚焦于特定领域或组织内部,无法覆盖互联网上的海量信息。
  3. 滞后的 (Outdated):即使定期更新,知识库内容也可能滞后于快速变化的世界。

联网搜索的引入,正是为了弥补这些不足:

  • 时效性 (Timeliness):获取最新的新闻、事件、产品发布、研究进展等。
  • 广泛性 (Breadth):覆盖几乎无限的主题和信息源。
  • 动态性 (Dynamism):处理需要实时数据的查询(天气、股价、体育比分等)。<
### RAG 技术与大模型联网搜索的差异 #### 定义和技术原理 RAG(Retrieval-Augmented Generation)是一种结合了检索和生成的方法。该方法利用预训练的语言模型来增强基于检索的信息抽取能力,使得系统不仅能够从大量文档中找到最相关的片段,还能在此基础上生成自然流畅的回答[^2]。 相比之下,大模型联网搜索是指大型语言模型直接连接互联网或其他外部资源库,在线获取最新信息并据此作出响应。这种方式依赖于实时访问网络上的各种数据源,而不是预先存储的知识或离线数据库。 #### 数据处理方式 对于RAG而言,通常会有一个专门设计好的索引机制用于高效地查找相关资料,并且这些资料会被编码成向量形式以便后续匹配计算。当接收到查询请求时,先执行一次快速检索操作找出若干候选文件片断;之后再把这些片段作为附加输入传递给生成器部分完成最终答复构建过程[^4]。 而在大模型联网搜索场景下,则不需要显式的中间检索步骤。相反,整个流程可以简化为:接收用户提问 -> 调用API接口抓取网页内容 -> 将获得的数据送入LLM内部解析-> 输出答案。这意味着后者可以直接作用于原始HTML页面甚至是多媒体素材之上,而无需经过复杂的特征提取环节。 #### 应用特点对比 由于采用了两阶段架构——即先找后说的设计理念,所以RAG特别适合那些对准确性有较高要求的应用场合,比如医疗咨询、法律援助等领域。它允许开发者灵活调整召回策略以及融合多模态信号的能力也是一大亮点所在[^1]。 然而,如果追求时效性和广度覆盖的话,那么显然采用在线模式的大规模语言模型更具优势一些。这类方案往往具备更强的学习迁移特性,能够在短时间内适应新趋势的变化规律,及时反映热点事件动态发展情况。不过值得注意的是,出于隐私保护等方面的考虑,实际部署过程中可能还需要额外增加一层过滤审查措施以确保安全合规性[^3]。 ```python # 示例代码展示如何调用RAG API进行问答 import requests def rag_query(question, context): url = "https://api.example.com/rag" payload = {"question": question, "context": context} response = requests.post(url, json=payload) return response.json() result = rag_query("什么是RAG?", ["RAG是..."]) print(result['answer']) ```
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