RAG 或 RIG : 采用何种系统以优化您的人工智能？

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 在作为创新解决方案中崭露头角，各自提供不同的 méthodologies。 理解它们的机制能够预见重新定义数字生态的趋势。
_而 RAG 优先采取线性方法_，_RIG 则引入了与数据库的动态互动。 每种方法都满足特定的需求，因此选择至关重要，以最大化性能。 _企业选择合适系统的能力是关键._

RAG：增强检索的杠杆

增强检索生成 (RAG) 是一个成熟的方法，被许多企业采用以优化其人工智能系统。 通常基础上利用现有内容，RAG 提供了一个三步框架：用户问题转化为数字向量，在向量数据库中搜索类似文档，最后通过 LLM 生成唯一回应。 该程序确保所提供答案的相关性，尤其对于简单查询。

RIG：创新方法

检索交错生成 (RIG) 是一种相对较新的方法，通过在生成回答的过程中整合迭代动态，克服了 RAG 的局限性。 该方法由 Google 的研究人员普及，目的是减少在大型语言模型中观察到的幻觉。 与 RAG 不同，RIG 允许 LLM 在生成文本期间多次查询数据库，从而提供更高的准确性和深入的上下文。

RAG 与 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，允许语言模型形成自己的查询。 例如，当 LLM 生成一项需要统计数据的声明时，它会中断陈述以通过结构化查询获取相关信息。 这种机制提高了答案的质量，并在需要特定数据的上下文中提供更准确的结果。

RIG 的优势与挑战

RIG 显示出许多优势，通过简化生成适当答案的过程。 凭借其互动能力，LLM 能够将复杂查询转化为可访问的信息，使得回答变得更加有据可依。 在需要高度准确的应用场合，RIG 显得尤为有利，但其实施需要对模型进行细致的调整，以确保请求的执行能力。 在生产环境中的部署可能导致计算成本的增加，这对企业构成挑战。

应用案例：何时选择 RAG 或 RIG？

在选择 RAG 和 RIG 之间取决于处理的查询性质。 RAG 在问题简单且无需过多深度挖掘时表现出色。 因此，包括基本聊天机器人的许多应用都能在此方法下顺利运行，没有额外复杂。 相反，RIG 在需要复杂互动和精细查询的场景中大放异彩。 例如，使用 SQL 数据库的系统可以利用该方法在不同信息层级之间导航。

在特定环境中测试 RIG 可以评估其在特定用例中的有效性，例如人工智能辅助的虚拟代理，其动态和准确答案至关重要。 矛盾的是，RAG 在需要简单执行的设置中仍然是一个可靠的选择。

关于 RAG 或 RIG 的常见问题：应采用哪种系统来优化您的人工智能？

RAG 和 RIG 之间的主要区别是什么？
RAG（增强检索生成）以线性方式运行，利用预先定义的上下文来响应请求，而 RIG（交错检索生成）则允许模型与数据库之间进行更动态的互动，以实现实时查询和更准确的答案。
在什么情况下我应该优先使用 RIG 而不是 RAG？
RIG 特别适用于处理需要对结构化数据进行迭代探索的复杂查询场景，例如在需要准确或最新信息的情况下。
RIG 在成本方面是否比 RAG 更具优势？
虽然 RIG 可能提供更相关的答案，但由于数据库查询次数的增加，它也可能导致更高的成本，因此需要根据企业的具体需求进行仔细评估。
对于通用聊天机器人，RAG 是否足够？
是的，RAG 仍然是通用聊天机器人有效选项，满足简单事实性回答的需求，因为它允许在这种上下文中更快且更少复杂的部署。
RIG 如何帮助减少语言模型的幻觉现象？
RIG 允许语言模型自行提出查询，以获取精确的数据，从而减少错误或幻觉的风险，确保信息基于实时验证。
在企业环境中部署 RIG 需要哪些技能？
部署 RIG 需要开发的专业知识，特别是能够精细调整模型以精确执行结构化查询并确保与数据库的高效集成。
RIG 的用户响应速度是否比 RAG 慢？
由于多次查询数据库，RIG 可能会在响应时间上略慢于 RAG，特别是在快速响应场景中。
RAG 和 RIG 的理想应用案例是什么？
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优异，例如详细数据分析。