2023年大模型（LLM）火了以后，很多人用它来写文章、写文案、写总结，生成图片、极大地提高了工作效率。
但是用得多了以后就发现，这大模型还有很多缺陷的，它的训练数据通常滞后，新的东西它根本不知道，由于训练一次时间很长，成本很高，知识也很难更新。在高度专业化的领域，缺乏领域深度，并且可能会生成错误的回答。
为了解决大模型的这些问题，RAG（Retrieval-Augmented Generation）被提了出来。
RAG的想法很简单，把传统检索和生成模型做结合，用户在使用之前，先建立一个知识库，把专业领域知识“向量化”以后，存到向量库中。
当用户提出以后，RAG先利用检索模块从知识库中查找与输入问题或上下文相关的内容，然后将检索到的信息与原始输入一起提供给大模型，最后大模型再进行生成输出。
RAG通过检索模块访问外部知识库，突破生成模型的参数规模限制，提供最新且广泛的知识。还能够追踪回答的来源，增强结果的可信度，知识更新也很方便。
所以RAG在智能客服，法律问答、学术问答等领域中非常好用。
但是RAG在工作的时候，需要用传统的方法来检索知识库，从中检索出来的很可能是“难负样本”（Hard Negative Samples），什么是难负样本呢？
举个例子，假设你正在训练一个猫和狗分类模型：
• 正样本：猫的图片。
• 负样本：不是猫的图片，比如狗、鸟、汽车等。
• 普通负样本：一辆汽车的图片，与猫完全无关。
• 难负样本：一只小猫形状类似的狗（比如有猫的毛色特征）
简单来说，难负样本就是和正样本非常相似的负样本，它们看起来与目标类别接近，实际上属于错误类别。
RAG的检索模块是利用传统检索去访问知识库的，这时候很有可能会把“难负样本”给检索出来，然后输入给大模型生成回答，大模型分不清真假，基于“难负样本”进行回答，不但无法生成正确答案，反而会被误导，导致回答质量下降，甚至引入“幻觉”现象。
RAG这么好的增强技术，难道就因为“难负样本”给搞坏了吗？能不能在检索结果中把“难负样本”给剔除出去？
最近我发现阿里巴巴的百炼平台对RAG框架做了升级，有效地解决了“幻觉”问题。
通常情况下，在对知识库进行搜索的时候，是根据文本相似度的阈值来进行判定的，例如下面的例子，阈值是0.4，chunk1和chunk2高于0.4，那就作为搜索结果返回了。chunk3的相似度是0.3，低于阈值，就被丢弃了。
最终，chunk1和chunk2再加上用户的问题被发给大模型。
这种根据文本相似度判断的方法速度比较快，但是准确一般，还有可能产生“难负样本”，在大模型那里产生幻觉。
阿里云的百炼平台则在相似度的基础上，引入了“拒识模块”，系统首先通过相似度阈值筛选出初步的搜索结果，然后利用大模型对这些结果进行深入分析，判断它们与用户查询的关联程度。
比如下图，根据相似度阈值，chunk1和chunk2已经被取出，但是通过大模型的分析以后，发现chunk1和用户的查询没有关联，就被抛弃了。
最终，只有chunk1加上用户的查询发给了大模型来生成答案，由于信息关联性极高，幻觉就被消除了。
通过这一机制，大模型在生成回答前，能够先对候选信息进行一次全面的“质量检查”，确保所有用于生成的信息都是高度相关且可靠的。
从具体实现上来说，“拒识模块“包括了三个重点的组成部分：
1. 复杂的指令系统
既然要使用大模型来判断检索结果与用户问题的相关度，那必然要有一套指令系统来告诉大模型怎么处理，例如告诉大模型：检索结果中涉及的实体与用户问题中的实体要完全一致啊，否则就认为不相关。
2. 大模型调用
调用大语言模型，得到每条检索文档的相关性判断。
3. 后处理
根据大模型输出的相关性结果，过滤掉那些不相关的检索文档。如果相关文档列表为空，则直接返回无答案，避免大语言模型产生幻觉答案。
“拒识模块”的处理过程听起来非常复杂，但是是阿里云百炼平台上，已经把整个过程都封装好了，用户只需点几下按钮就可以启用这个强大的功能。
在阿里云百炼平台上，选择创建一个RAG应用：
例如我创建RAG应用叫做“码农翻身张大胖”，目的是把我公众号的文章建立一个知识库，让这个智能体应用去检索，回答用户提出的问题。
这里要打开“知识库检索增强”，把我的文章传上去，让检索模块去搜索。
然后重点进行“检索配置”，进行“回答范围设定”，选择“搜索阈值+大模型判断”就可以了，剩下的就不用管了。
接下来，就可以向这个RAG应用发问了：
阿里云百炼集成了200多款大模型的API，涵盖通义千问、Llama、ChatGLM等国内外主流模型，可以直接调用模型进行推理，其中通义千问的QPS和TPM基本拉满，可提升到500万，完全可以满足高并发场景的需求。
如果你想训练自己的模型，百炼也提供从数据管理、模型调优、评测到部署的全链路模型服务，用户可弹性按需调用算力，无需关心底层架构。
在百炼平台上，还可以轻松地创建RAG应用，一键开启知识检索增强（RAG），建立知识库，在检索配置上，通过“搜索阈值+大模型判断”的方式，更好地解决了大模型幻觉问题，让大模型在复杂场景下的应用开辟了新的可能性，进一步推动了人工智能技术的发展和应用。
强烈建议大家都来试一试，感受下人工智能的最新进展。
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