譯者 | 李睿

審校 | 重樓

本文對(duì)RAG、向量數(shù)據(jù)庫(kù)和LLM搜索如何塑造人工智能驅(qū)動(dòng)的商業(yè)智能未來(lái)進(jìn)行探討。RAG通過(guò)集成知識(shí)檢索提升LLM性能，解決其無(wú)法及時(shí)納入最新或?qū)Ｓ行畔⒌膯?wèn)題，尤其在客戶服務(wù)領(lǐng)域影響顯著。向量數(shù)據(jù)庫(kù)則支持快速相似性搜索，理解查詢語(yǔ)義。LLM搜索將超越關(guān)鍵字匹配，提供有意義且可操作的對(duì)話式答案。

在信息過(guò)剩的現(xiàn)代世界中，有效地發(fā)現(xiàn)、分析和利用知識(shí)的能力是一項(xiàng)主要的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

如今，越來(lái)越多的企業(yè)將大型語(yǔ)言模型（LLM）融入業(yè)務(wù)中，而檢索增強(qiáng)生成（RAG）、向量數(shù)據(jù)庫(kù)和高級(jí)語(yǔ)義搜索等技術(shù)正在定義組織如何處理知識(shí)管理、決策和客戶互動(dòng)。總體而言，這些技術(shù)構(gòu)成了新一代由人工智能驅(qū)動(dòng)的商業(yè)智能的基石，并且更加靈活、能夠感知上下文，并嵌入到日常企業(yè)運(yùn)營(yíng)的具體細(xì)節(jié)中。

什么是RAG，為什么它很重要？

從根本上說(shuō)，檢索增強(qiáng)生成（RAG）是一種通過(guò)集成知識(shí)檢索組件來(lái)提高LLM性能的框架。RAG不依賴于LLM所訓(xùn)練的數(shù)據(jù)，而是在查詢時(shí)從外部文檔或數(shù)據(jù)中獲取輸入。這使得LLM能夠產(chǎn)生更精確、更及時(shí)并特定于上下文的響應(yīng)。

對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)，這意味著人工智能系統(tǒng)可以立即搜索組織的知識(shí)庫(kù)、政策、手冊(cè)客戶關(guān)系管理（CRM）系統(tǒng)，并提供特定于組織的響應(yīng)。它有效彌補(bǔ)了LLM的一個(gè)重大缺陷——它們無(wú)法在不接受再訓(xùn)練的情況下整合最新或?qū)Ｓ行畔ⅰ?/span>

這項(xiàng)技術(shù)在客戶服務(wù)行業(yè)正在產(chǎn)生重大影響，因?yàn)閷?duì)于該行業(yè)來(lái)說(shuō)，快速找到準(zhǔn)確答案至關(guān)重要。客戶服務(wù)代表需要從數(shù)千份政策文件、歷史互動(dòng)記錄和CRM記錄中快速找到答案。在這些場(chǎng)景下，傳統(tǒng)的關(guān)鍵字搜索變得無(wú)效，返回不相關(guān)的結(jié)果并延遲響應(yīng)。通過(guò)利用RAG和向量數(shù)據(jù)庫(kù)，該系統(tǒng)能夠根據(jù)查詢的含義而不是確切的關(guān)鍵字，從相關(guān)的政策文件、以往案例、過(guò)去的電子郵件交互和聊天記錄中檢索準(zhǔn)確的信息片段。然后，它會(huì)對(duì)這些信息進(jìn)行總結(jié)并生成精確的響應(yīng)，幫助客戶服務(wù)代表提供更快、更準(zhǔn)確的答案，最終提高效率和客戶滿意度。

另一方面，向量數(shù)據(jù)庫(kù)在RAG系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)中非常有用。傳統(tǒng)的關(guān)鍵字搜索引擎無(wú)法理解查詢的語(yǔ)義含義。相比之下，向量數(shù)據(jù)庫(kù)以文本、圖像或其他類型數(shù)據(jù)的高維嵌入形式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，以實(shí)現(xiàn)快速的相似性搜索。

為什么LLM搜索超越關(guān)鍵字匹配至關(guān)重要？

傳統(tǒng)的企業(yè)搜索工具往往不夠靈活，并且基于關(guān)鍵字匹配和固定類別產(chǎn)生結(jié)果。然而，基于LLM的搜索改變了游戲規(guī)則；它理解查詢的含義，并提供有意義且可操作的對(duì)話式答案。

例如，對(duì)于客戶提出的“如何處理國(guó)際退款？”這一問(wèn)題，基于LLM構(gòu)建的系統(tǒng)并不只是提供一系列相關(guān)鏈接，而是將公司政策、歷史交易記錄及CRM數(shù)據(jù)相結(jié)合并提供循序漸進(jìn)的解決方案。當(dāng)與RAG和向量數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)合使用時(shí)，其輸出結(jié)果會(huì)變得更加個(gè)性化、可追溯且可解釋，這些因素在業(yè)務(wù)環(huán)境中至關(guān)重要。

隨著人工智能的發(fā)展，RAG、向量數(shù)據(jù)庫(kù)和基于LLM的搜索正在迅速成為企業(yè)智能的基礎(chǔ)層。這些技術(shù)不僅使系統(tǒng)更加智能；它們正在使企業(yè)在采取行動(dòng)時(shí)更快、更具適應(yīng)性、更加數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)。盡早采取行動(dòng)的企業(yè)不僅會(huì)從更快的答案中受益，還會(huì)從更好的決策中受益。

原文標(biāo)題：RAG, vector databases, and LLM search: The future of AI-powered business intelligence，作者：Dhruv Thakkar