RAG如何才能做到慢思考？
RAG的《思考，快与慢》
我的学习笔记
土猛的员外
TorchV的RAG实践分享（四）——开放试用
从2023年11月29日开始启动公司（杭州萌嘉网络科技有限公司），到12月中旬开始研发TorchV，第一个对外试用版本终于开始接受试用了。
欢迎企业用户试用，共同探讨AI的企业应用落地。
下面的内容主要分为：
- TorchV Bot产品介绍；
- 有哪些可以说道的特性；
- 如何试用？
- 合作方式；
- 附录1：RAG简要说明；
- 附录2：TorchV Bot操作说明
一、TorchV Bot介绍
1.1 TorchV Bot是什么？
TorchV Bot是一款基于大语言模型（Large Language Model，后文简称LLM）和检索增强生成（Retrieval-augmented generation，后文简称RAG）技术的人工智能问答机器人，属于TorchV最主要的三款产品（Bot、Assistant和Analyst）中一款。
如何使用快速压缩将RAG的Prompt成本削减80%
这是一篇翻译文章，觉得确实很有启发，所以发出来大家一起看看。
我们现在做RAG应用，对于tokens确实很敏感，能省一些是一些吧，但是这篇文章是针对英文的，不知道对于中文支持的怎么样？
我们后面也会真正用起来，会再给大家汇报一下使用效果，或者会发布我们自己的改良方法。
感谢原作者：Iulia Brezeanu，原文和引用在文末。
推理过程是使用大型语言模型时消耗资金和时间成本的因素之一，对于较长的输入，这个问题会更加凸显。下面，您可以看到模型性能与推理时间之间的关系。
小型模型每秒生成更多的tokens，往往在Open LLM排行榜上得分较低。增加模型参数大小可以提高性能，但会降低推理吞吐量。这使得在实际应用中部署它们变得困难[1]。
提高LLMs的速度并减少资源需求将使其能够更广泛地被个人或小型组织使用。
对于提高LLM的效率，目前大家提出了不同的解决方案来，有些人会关注模型架构或系统。然而，像ChatGPT或Claude这样的专有模型只能通过API访问，因此我们无法改变它们的内部算法。
本文我们将讨论一种简单且廉价的方法，该方法仅依赖于改变输入给模型的方式——即提示压缩。
AI原生应用的思考——CUI、电动机窘境和2024发展猜想
开始
AI领域最近的风声：2024是RAG爆发年。
对于这些信息，我的理解是这样的：
LLMs属于Infra，属于大厂和已经被资本投资的“AI大厂”们玩的，2023年大部分的投资也都是大额的，聚焦在LLMs这一领域。但是LLMs要找到健康的商业模式，必须与更丰富的业务场景结合起来，就需要大量基于LLMs的应用去拓展市场，不论是toC还是toB。所以到了Q4，有些资本已经在讨论2024年的投资要更加分散，更关注AI原生应用。作为基于LLMs应用支撑技术的RAG，也就必然会被特别关注，我想这就是所谓的2024是RAG爆发年的道理了。
但是今天我不是来讨论RAG的，虽然公众号“土猛的员外”是有很明显的RAG标签的，我今天更想讨论的是AI原生应用（AI-Native App）这个话题：
- 什么是AI原生应用？
- AI原生应用有什么不同之处？
- AI原生应用的猜想
什么是AI原生应用？
当电动机出现时
在讲什么是AI原生应用之前，我们可以先来看看电动机在最开始时候的应用。
TorchV的RAG实践分享（1）——如何应用、技术选型和RAG知识目录
通过5个参数控制RAG在不同场景下的准确度
昨晚和小明在讨论elasticsearch的检索，整整写了三黑板。主要原因是elasticsearch的检索有knn（其实是ann，前面文章有讲过）和bm25两种，如何在不同的场景（针对不同客户）设置不同的boost比例就变得非常重要。昨晚讨论的最终结果是在针对不同的客户（租户）都分别拉出五个参数，便于在面对不同客户场景时可以将检索准确度做到最佳。
可以简单展示一下其中的三个参数：
- boost：这是es自带的参数，取值0-1，一般是用来控制混合检索中BM25和KNN的分值占比的。我们内部会写成
boost * BM25_SCORE+(1-boost) * KNN_SCORE。也就是说，boost=1，那么就完全用BM25的得分来排序了，以此类推； - kms：kNN_min_score，取值0-1，这是用来设置重排之后的knn得分最小值，低于这个值，我们认为RAG检索无召回。比如kms=0.6，就是重排之后得分低于0.6的结果都不需要。如果所有召回的结果都低于0.6，那么就看下一个参数
f_llm； - f_llm：finally_llm，True | False，默认是False。如果设置成True，那么在某次检索中所有召回结果分值都低于kms的时候，系统会将用户的原始Query直接给到LLM。否则，系统会告诉用户，“据已知资料，无法回答您的问题！”
LLM企业应用调查报告——使用方式、问题和展望
看到O’Reilly的调查好文，翻译转发分享给大家。
本文的主要内容：
- 企业是如何使用生成式AI的？
- 在使用中遇到了哪些瓶颈？
- 企业希望生成式AI可以解决哪些缺陷和差距？
生成式AI是2023年最大的科技故事。几乎每个人都玩过ChatGPT、Stable Diffusion、GitHub Copilot或Midjourney。一些人甚至试用了Bard或Claude.ai，或者在他们的笔记本电脑上运行Llama（或Llama.cpp）。每个人都对这些语言模型和图像生成程序将如何改变工作的本质、迎来奇点、甚至可能毁灭人类有着自己的看法。在企业中，我们看到了从大规模采用，到严格限制，甚至禁止使用生成式AI的风向变化。
现实是什么?我们想知道人们到底在做什么，所以在9月份我们调查了O’Reilly的用户。我们的调查重点是：
- 企业是如何使用生成式AI的？
- 在使用中遇到了哪些瓶颈？
- 企业希望生成式AI可以解决哪些缺陷和差距？
调查报告主要内容
大模型商业应用的天王山之战——“消灭”LLM幻觉
本文主要内容：
大模型LLM为什么会有幻觉？
“消灭”幻觉的四个主要方法
幻觉如何检测
在之前我一篇文章比较受欢迎的文章《大模型主流应用RAG的介绍——从架构到技术细节》中提到了大语言模型（LLM）的主要缺点有三点：
- 幻觉问题：大模型的底层原理是基于概率，所以它有时候会一本正经胡说八道，比如我们问大模型的问答系统，“良渚博物院下周一开门吗？”我相信这样的问题你不能连续问，因为大模型会有一定的几率告诉你开门。而如果游客真的在下周一去了良渚博物院，那估计就要失望了，如果这个Chat还是博物院官方提供的，那事情最终会演变成一通12345的投诉电话。所以在很多需要非常精确的场景，仅仅依赖GPT的这种生成式回答是很不严谨的，而且看起来很难消除。
- 新鲜度问题：规模越大（参数越多、tokens越多），大模型训练的成本越高。类似OpenAI的ChatGPT3.5，目前的数据新鲜度依然保留在2021年，对于之后的事情就不知道了。而且对于一些高时效性的事情，大模型更加无能为力，比如帮我看看今天晚上有什么电影值得去看？这种任务是需要去淘票票、猫眼等网站先去获取最新电影信息的，大模型本身无法完成这个任务。
- 数据安全：OpenAI已经遭到过几次隐私数据的投诉，而对于企业来说，如果把自己的经营数据、合同文件等机密文件和数据上传到互联网上的大模型，那想想都可怕。如果企业人员想提一个类似这样的问题：“帮我看看3月份XX部门的销售环比数据与哪些兄弟部门的增长是密切相关的？”，这需要打穿企业内部的很多数据。既要保证安全，又要借助AI能力，那么最好的方式就是把数据全部放在本地，企业数据的业务计算全部在本地完成。而在线的大模型仅仅完成一个归纳的功能，甚至，LLM都可以完全本地化部署。
这三个问题中，“新鲜度问题”已经基本上被解决了，像GPT-4 Turbo这样的最新大模型已经有类似RAG（Retrieval Augmented Generation，检索增强生成）这样的技术，可以借助外挂快速吸收最新知识（世界知识）。剩下的两个问题，“数据安全”最好的解决方案当然是本地化，敏感数据不上公网才是最安全的。次之的解决方案是使用可信度更高的大模型厂商，他们肯定都有基本的职业操守。当然这不是本文主要讨论的问题。好了，剩下最棘手的就是大模型的“幻觉问题”了，所以今天我们主要来讲讲幻觉，以及如何“消灭”幻觉。
幻觉产生的原因
就大语言模型（LLM）本身来说，可能是永远无法消除“幻觉”的，就像Sam Altman说：“幻觉和创造性是等价的”。这个概念我似乎很早就理解了，因为就像生物进化一样，只有不稳定的随机性才能带来的多样性，而多样性才能让物种穿越周期不断进化。
用弹子球机解释LLM原理，包括损失函数和梯度下降
本文重点：
用弹子球机来展示大语言模型的一些内部原理
如何去调整参数，以达到我们想要的模型输出效果
今年5月份的时候我说国内真正使用过ChatGPT的人不超过5%，但是到了11月份，我再和企业、政府等的一些客户交流时，已经很难再碰到整个交谈过程中不说大语言模型（LLM）的了。但是说实话，大部分人对于LLM的了解还是很“新闻”化的，看到了现象但不达本质，往往造成了对LLM的“神化”。所以今天这篇文章，我希望用相对不那么技术化的描述来讲讲LLM的一些原理和概念，让大家对LLM有更近一步了解，也许对大家后面使用LLM及其应用有一定的帮助。
首先做个说明：本文不会讲太多数学公式，我会尽量保证非数学、统计专业的朋友可以看懂。
弹子球机
今年2月份我写过一篇关于GPT的文章《ChatGPT会给文旅行业带来什么改变》，里面提了一下ChatGPT的原理，如下图所示。
当时说的是假设我们有一个弹子球机器，把各种不同（颜色、重量、尺寸）的球从顶部扔进去，球会和里面的这些柱子（杯子上方的这些圈圈）相碰撞，最终掉下来，落进最下面的杯子里。我们期望机器可以做到”红色的球最终掉进红色的杯子，蓝色球掉进蓝色杯子，依次类推“，我们可以做的事情是调整机器里面的柱子（假设这些柱子表面是不规则的，而且我们可以旋转这些柱子）。
AI创业之路会被OpenAI堵死吗？
上周算是我正式离职创业的第一周，拜访客户、行业交流、选办公场地、置办办公设备等等，很多时间不在电脑面前，所以上周没更新任何文章。嗯，那就这周补上，发两篇！
今天这篇是上周本来就想写的，就是OpenAI DevDay（开发者大会）之后，基于大模型及相关的创业项目前景如何。
