大模型中知识库的工作原理

我们为什么要接入知识库呢？
我们可以把大模型比做是一个超级专家，他熟悉人类各个领域的知识，但他也有自己的局限性，比如他不知道你个人的一些状况，因为这些信息是你私人的，不会在互联网上公开，所以他没有提前学习的机会。
当你想雇佣这个超级专家来充当你的家庭财务顾问时，需要允许他在接受你的提问时先翻看一下你的投资理财记录、家庭消费支出等数据。这样他才能根据你个人的实际情况提供专业的建议。
目前，向量检索为核心的 RAG 架构已成为解决大模型获取最新外部知识，同时解决其生成幻觉问题时的主流技术框架，并且已在相当多的应用场景中落地实践。

RAG 系统所做的事情：帮助大模型临时性地获得他所不具备的外部知识，允许它在回答问题之前先找答案。

开发者可以利用该技术低成本地构建一个 AI 智能客服、企业智能知识库、AI 搜索引擎等，通过自然语言输入与各类知识组织形式进行对话。以一个有代表性的 RAG 应用为例：
在下图中，当用户提问时 “美国总统是谁？” 时，系统并不是将问题直接交给大模型来回答，而是先将用户问题在知识库中（如下图中的维基百科）进行向量搜索，通过语义相似度匹配的方式查询到相关的内容（拜登是美国现任第46届总统…），然后再将用户问题和搜索到的相关知识提供给大模型，使得大模型获得足够完备的知识来回答问题，以此获得更可靠的问答结果。