向量嵌入模型將文字轉換為向量，捕捉語義，提升搜尋和分類別的效率。向量資料函式庫則專門儲存和檢索這些高維向量，實作快速且精確的語義搜尋。大語言模型 (LLM) 結合向量嵌入和向量資料函式庫技術，構成了 RAG 聊天機器人的核心。透過向量化使用者提問，在向量資料函式庫中搜尋相關檔案片段，再將這些片段作為上下文提供給 LLM，使其生成更精準、更具參考價值的回覆。此架構有效解決了傳統聊天機器人缺乏上下文理解的瓶頸，使其更具實用性。
向量嵌入模型
向量嵌入模型是一種AI模型，可以將無結構資料（如文字或影像）對映到高維向量空間，捕捉其語義意義。向量嵌入模型可以用於語義搜尋、推薦系統和文字分類別等任務。
向量嵌入模型的優點
向量嵌入模型有許多優點，包括：
- 高度的準確性：向量嵌入模型可以高效地捕捉資料的語義意義。
- 良好的可擴充套件性：向量嵌入模型可以高效地處理大量的資料。
- 簡單的實作：向量嵌入模型相對簡單實作和訓練。
向量資料函式庫
向量資料函式庫是一種專門設計用於儲存和檢索高維向量的資料函式庫。向量資料函式庫可以高效地儲存和檢索向量，支援語義搜尋和上下文檢索。
向量資料函式庫的優點
向量資料函式庫有許多優點，包括：
- 高度的效率：向量資料函式庫可以高效地儲存和檢索向量。
- 良好的可擴充套件性：向量資料函式庫可以高效地處理大量的資料。
- 簡單的實作：向量資料函式庫相對簡單實作和佈署。
智慧應用程式的核心元件
智慧應用程式結合了人工智慧（AI）和傳統應用程式元件，提供高度個人化和情境感知的使用者經驗。這些應用程式通常包括後端服務、API、前端使用者介面、資料函式庫和資料管道等傳統元件。此外，智慧應用程式還包含了許多AI特有的元件，例如提示管理和最佳化、資料準備和嵌入生成、AI安全性、測試和監控等。
RAG聊天機器人範例
讓我們考慮一個簡單的RAG聊天機器人範例，該範例允許使用者與某些檔案進行對話。這個應用程式包含七個關鍵元件：
- 聊天機器人使用者介面：一個簡單的網站，提供聊天機器人介面，與網路伺服器進行通訊。
- 網路伺服器：一個Python Flask伺服器，管理使用者和LLM之間的對話。
- 資料擷取：一個Python指令碼，從資料來源擷取資料，並將其轉換為適合嵌入模型的格式。
- 嵌入模型：OpenAI的text-embedding-3-small模型，負責生成輸入文字的向量嵌入。
- LLM：OpenAI的gpt-4-turbo模型，負責生成回應。
- 向量資料函式庫：MongoDB Atlas Vector Search，儲存和索引嵌入向量。
- 資料函式庫：MongoDB Atlas，儲存對話狀態和其他相關資料。
資料流程
在這個範例中，有兩個主要的資料流程：
- 聊天互動：使用者與聊天機器人進行對話，聊天機器人使用RAG生成回應。
- 資料擷取：從原始資料來源擷取資料，並將其轉換為適合嵌入模型的格式。
聊天互動資料流程
聊天互動資料流程如下：
- 使用者傳送訊息給聊天機器人。
- 聊天機器人使用者介面建立一個請求，將使用者的訊息傳送給網路伺服器。
- 網路伺服器將請求傳送給嵌入模型API，生成輸入文字的向量嵌入。
- 嵌入模型API回應相應的向量嵌入。
- 網路伺服器使用向量嵌入在向量資料函式庫中進行搜尋。
- 向量資料函式庫回應相應的搜尋結果。
- 網路伺服器構建一個新的訊息，包含系統提示和使用者的原始訊息，以及從向量搜尋中擷取的內容。
- LLM生成回應。
- 網路伺服器儲存對話狀態在資料函式庫中。
- 網路伺服器回應LLM生成的訊息給使用者。
從技術架構視角來看，建構RAG聊天機器人如同搭建一座橋樑，連線使用者提問與知識函式庫的精確答案。本篇文章清晰地闡述了向量嵌入模型、向量資料函式庫以及大語言模型（LLM）如何協同工作，實作根據檢索增強生成的智慧型應用。透過剖析一個簡單的RAG聊天機器人範例，我們深入瞭解了資料從使用者輸入到最終回應的完整流程，其中嵌入模型扮演著將使用者提問轉化為向量表示的關鍵角色，而向量資料函式庫則負責高效地匹配相關上下文資訊。然而，系統的效能瓶頸潛在於向量資料函式庫的搜尋效率和LLM的回應速度。目前，向量資料函式庫的技術仍在快速發展，未來更精細的向量表示和更最佳化的搜尋演算法將進一步提升匹配精確度和速度。對於開發者而言，除了關注核心技術元件的效能最佳化外，更需重視提示工程的技巧，才能引導LLM生成更準確、更符合使用者預期的回應。玄貓認為，隨著向量資料函式庫和LLM技術的持續演進，RAG聊天機器人將在更多應用場景中展現其強大的資訊檢索和智慧互動能力，成為未來人機互動的重要入口。
