RAG ಅಥವಾ RIG: ನೀವು ನಿಮ್ಮ ಕೃತಿಮ ಬುದ್ಧிமತ್ತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಯಾವ ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಅನುಸರಿಸಲು ಹಚ್ಚಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು?

人工智能系统的优化依赖于对企业未来至关重要的战略选择。 RAG 和 RIG 作为创新解决方案出现，各自提供独特的方法论。 理解它们的机制可以预测重新定义数字格局的趋势。
_而 RAG 倾向于线性方法_，_RIG 则引入了与数据库的动态交互。_ 每种方法满足特定需求，因此选择对最大化性能至关重要。 _问题在于企业选择合适系统的能力。_

RAG：增强的检索杠杆

增强检索生成（RAG）是一种成熟的方法，已被许多企业采用，以优化它们的人工智能系统。 通过利用现有内容，RAG 提供三步框架：将用户的问题转换为数字向量，在向量数据库中搜索相似文档，最后由 LLM 生成唯一回复。 该过程确保所提供回复的相关性，尤其适用于简单请求。

RIG：创新的方法

交错检索生成（RIG）是一种相对较新的方法，它通过在生成回复过程中融入迭代动态，超越了 RAG 的限制。 由 Google 的研究人员推广，RIG 的目标是减少大语言模型中观察到的幻觉。 与 RAG 不同，RIG 允许 LLM 在文本生成期间多次查询数据库，从而提供更高的准确性和更深入的上下文。

RAG 和 RIG 之间的基本差异

RAG 过程遵循线性模型，而 RIG 采用交互结构，使语言模型可以自行形成请求。 例如，当 LLM 生成需要统计数据的声明时，它会中断讲话以通过结构化请求获取相关信息。 该机制增强了回复质量，特别是在需要特定数据的背景下，提供更准确的结果。

RIG 的优势与挑战

RIG 展示了许多优势，通过增强的交互性使得生成适合的回复变得更加容易。 由于其互动能力，LLM 将复杂请求转化为可获取的信息，从而提供更丰富的回复。 在需要保持精准的应用中，RIG 显得有利，但其实施需要对模型进行精细调整，以确保请求生成的能力。 生产环境中的部署可能导致计算成本增加，这对组织提出了挑战。

用例：何时选择 RAG 或 RIG？

选择 RAG 或 RIG 取决于待处理请求的性质。 RAG 在问题简单且不需要过多深入时表现出色。 因此，许多应用，包括基础聊天机器人，能够在没有额外复杂性的情况下满足这一标准。 相反，RIG 在需要复杂交互和高度精巧请求的场景中表现突出。 例如，使用 SQL 数据库的系统可以利用这种方法在不同层次的信息之间进行导航。

在特定上下文中测试 RIG 可以评估其在特定用例中的有效性，例如 AI 辅助的虚拟代理，动态和精准回复至关重要。 相对而言，RAG 仍然是针对要求简化操作的安装的可靠选择。

关于 RAG 或 RIG 的常见问题：选择哪种系统以优化您的人工智能？

RAG 和 RIG 之间的主要区别是什么？
RAG（增强检索生成）以线性方式运作，利用先前定义的上下文来回应请求，而 RIG（交错检索生成）允许模型与数据库之间进行更动态的交互，通过实时请求获得更精确的回复。
在什么情况下我应该优先考虑使用 RIG 而非 RAG？
RIG 特别适合需要对结构化数据进行迭代探索的复杂请求，例如在需要精确或最新信息的场景中。
RIG 在成本上相较于 RAG 有优势吗？
尽管 RIG 可能提供更相关的回复，但由于对数据库的请求增多，它也可能导致更高的成本，因此需要根据企业特定需求进行仔细评估。
RAG 是否足够适用于通用聊天机器人？
是的，RAG 仍然是通用聊天机器人中有效的选项，那里简单且准确的回复足够，因为它允许在此类上下文中更快且更简单的部署。
RIG 如何帮助减少语言模型的幻觉？
RIG 允许语言模型自主提出请求，从而获得精确数据，减少依赖实时验证的信息所带来的错误或幻觉风险。
在企业环境中部署 RIG 需要哪些技能？
部署 RIG 需要开发专业知识，尤其是能够精细调整模型以准确执行结构化请求的能力，以及确保与数据库的有效集成。
RIG 在用户响应时间上是否比 RAG 慢？
由于多次查询数据库，RIG 可能比 RAG 具有稍长的延迟，特别是在快速响应场景中。
RAG 和 RIG 的理想用例是什么？
RAG 适合简单直接的问题，而 RIG 在需要深入调查和动态数据的情况下表现出色，例如在详细数据分析中。