RAG（檢索增強生成）：大型語言模型突破知識邊界與風格客製化的秘密武器

引言：當「全知」的 LLM 遇上現實的「限制」

哈囉，各位 LLM 應用開發的同好們！不知道大家在用 ChatGPT、Gemini 這些強大的大型語言模型（LLMs）時，有沒有遇過幾個令人頭痛的場景？

場景一：最新的資訊，它卻一問三不知。 儘管 LLM 已經在數十億參數上訓練過，擁有龐大的靜態參數知識，但它的知識往往有**「截止日期」**，對於剛發生的新聞或變動中的企業內部知識，常常會給出過期或籠統的回應，甚至編造虛假資訊（也就是我們常說的「幻覺現象」, hallucination）。

場景二：寫出來的文字，就是少了點「個人特色」。 這些被訓練成「人類對齊」的 LLM 雖然能幫我們寫作，但輸出的風格卻是「一體適用」（one-size-fits-all），這可能導致語言的同質化 (homogenization of language)，讓使用者難以發展自己的寫作風格。

有沒有一種方法，可以讓 LLM 即時存取外部世界不斷更新的知識，同時又能夠 穿上專屬的「個人風格」外衣 呢？

今天，我們就來深入探討兩大神器：專治知識時效性的 RAG（檢索增強生成），以及專攻風格客製化的 PEFT（參數效率微調）。

核心概念解讀：RAG 與 PEFT 的定義與原理

這兩種技術都是為了讓大型語言模型在特定任務中更有用。RAG 解決的是知識來源問題，而 PEFT（以 LoRA 為代表）則解決 輸出風格 問題。

一、RAG（Retrieval-Augmented Generation）：外部知識的守門員

定義與原理

RAG 是一種最佳化 LLM 輸出的過程。它透過引入 外部知識來源（如資料庫） 來強化 LLM 的生成結果。RAG 的核心機制是將使用者輸入（prompt）與一組相關的支援文件結合起來，然後將這些文件內容加入到輸入提示中，一起送入語言模型（Generator）進行最終的輸出。

最大的優勢在於： RAG 讓 LLM 不需要經過重新訓練，就能夠存取最新的訊息，提供可靠、基於檢索的輸出。

RAG 的運作流程（三步驟範式）

RAG 系統的運作流程，將傳統的 LLM 應用分解為以下三個核心環節：

1. 建立外部資料 (Indexing)：

   • 外部資料（如文件、資料庫記錄、長格式文本）會被 切分為小區塊（Chunks）。
   • 這些區塊接著會透過 嵌入語言模型（Embedding Models） 轉換成數值表示（向量化）。
   • 最後，這些向量會儲存在 向量資料庫（Vector Store/ChromaDB） 中，形成 LLM 可理解的知識庫。

2. 擷取相關資訊 (Retrieval)：

   • 當使用者輸入查詢（Query）時，查詢也會被向量化處理。
   • 系統接著將查詢向量與向量資料庫中的向量進行比對，執行 相關性搜索（relevance search）。
   • 取回 最相符的相關文檔（Relevant Documents）。

3. 增強 LLM 提示與生成 (Augmentation & Generation)：

   • RAG 模型透過在內容中新增相關擷取的資料來 增強使用者輸入（提示詞工程）。
   • 將「原始查詢」與「檢索到的文件內容」組合而成的 新提示 送入 LLM（Generator）進行回應生成。
   • LLM 最終生成更準確、時效性高的回應。

技術應用範例

在實際建構 RAG 系統時，開發者會使用特定的技術堆疊：

• 應用框架： LangChain 就像膠水一樣，將 LLM 模型與其他工具和數據源連接起來，非常適合建立複雜的 RAG 工作流程。
• LLM 模型： 可以使用 Llama2 等模型。
• 向量資料庫： 常見的有 ChromaDB、Pinecone 或 FAISS。
• 嵌入模型： 例如 Hugging Face 的 Sentence Transformers 模型（如 all-MiniLM-L6-v2）。

二、PEFT (Parameter-Efficient Finetuning)：客製化風格的魔法

定義與原理

PEFT 是一種高效能的模型微調方法。隨著現今最先進的 LLM 規模越來越大，進行**「完整模型微調」（full model finetuning）** 已難以負荷。PEFT 允許開發者使用少量參數微調，就能客製化 LLM 的輸出來匹配個別使用者的 語氣、風格和個人風格（idiolect）。

核心技術：LoRA

我們的研究引入了 StyleTunedLM 這種新穎方法，它正是利用 LoRA (Low-Rank Adaptation) 進行高效的 LLM 風格微調。

風格客製化的實際應用

客製化寫作風格不僅僅是為了好玩，它有重要的實際應用。例如，在教育領域，學生可以學習模仿他們正在學習的作者的寫作風格；或者，專業作家可以使用 LLM 作為寫作助手，讓模型生成符合自己獨特筆調的文本。

深入探討：RAG 的演進、優化策略與模型限制

RAG 系統並非一成不變，為了應對現實世界中檢索結果可能不相關或充滿雜訊的挑戰，RAG 技術經歷了從基礎到模組化的演變。

一、RAG 範式演進：從 Naive 到 Modular

RAG 技術的發展可以分為三個演化階段：

1. Naive RAG（基礎型）：

   • 特點： 流程簡單，僅進行單純的檢索與生成。
   • 限制： 精準度與召回率較低，可能因檢索結果不相關而產生幻覺或內容冗餘。

2. Advanced RAG（進階型）：

   • 優化： 在檢索前（Pre-Retrieval）和檢索後（Post-Retrieval）新增優化模組。
   • 檢索前優化： 包含 查詢重寫（Query Rewriting）、查詢擴展或查詢路由。
   • 檢索後優化： 包含 重排序（Reranking）、資訊壓縮 或摘要生成。
   • 效果： 應對上下文長度限制與雜訊干擾，回應準確性與相關性提升。

3. Modular RAG（模組化 RAG）：

   • 結構： 將整個系統模組化，可靈活插拔、重組。
   • 高級技巧： 可結合多步驟檢索（如 Iterative Retrieval、Recursive Retrieval、Adaptive Retrieval）、混合檢索等。
   • 應用： 適用於多模態任務、多步推理與行為代理人等複雜、邏輯性強的場景。

二、RAG 的關鍵優化策略

要提升 RAG 系統的性能，需要從檢索（Retrieval）、生成（Generation）和增強（Augmentation）三個核心組件著手。

三、RAG 應用中的挑戰與限制

儘管 RAG 強大，但在實際部署中仍面臨幾項挑戰：

1. 長上下文視窗的衝擊： 隨著 GPT-4-turbo (128k tokens) 和 Gemini 1.5 Pro (1 百萬 tokens) 等模型的出現，可供 LLM 直接利用的上下文緩衝區大幅增加，這減輕了 RAG 必須檢索「最相關」資訊的壓力。一些觀點認為，這可能讓 RAG 的優化工作變得過時。
2. 效率與成本的權衡： 儘管長上下文模型能力強大，但它們的使用費用通常取決於處理的 token 數量。對於 TB 級別的大型知識庫，傳統 RAG 的分塊和檢索方法可能仍然更具 成本效益。
3. 魯棒性 (Robustness) 挑戰： RAG 系統需要具備穩健性，能應對錯誤資訊（反事實, Counterfactual）或惡意干擾的輸入。

四、評估進階 RAG 的關鍵：RAG 評估三角 (The RAG Triad)

一個優秀的 RAG 系統，不僅要回答「正確」，更要回答得「有根據」。評估 RAG 系統的表現，需要同時檢查 檢索品質 和 生成品質。

業界常使用 RAG 評估三角 (The RAG Triad) 來衡量 LLM 產生的回答品質，這通常是透過像 TruLens 和 RAGAS 這樣的評估框架來實現。

RAG 評估三角 (RAG Triad)

這些指標可用於衡量 RAG 系統的四種能力：噪聲穩定性 (Noise Robustness)、負面拒絕 (Negative Rejection)（能否在找不到答案時拒絕作答）、資訊整合 (Information Integration)、以及 反事實魯棒性 (Counterfactual Robustness)。

PEFT 的進階應用：風格、內容與指令遵循的平衡

在風格客製化方面，我們的研究（StyleTunedLM）也探討了幾項進階的優化與限制。

一、控制「內容」與「風格」的界線

當我們微調 LLM 來學習特定作者的寫作風格時，我們不希望模型同時將訓練數據中的**「內容詞彙」**（Content words，如命名實體）也記憶下來，導致模型過度擬合 (overfitting)。

• 機制： 我們使用 遮罩（Masking） 技術來解決這個問題。
• 做法： 在微調過程中，使用像 spaCy 這樣的工具 註釋出每個 token 位置是否對應到人名等命名實體。在計算損失（loss calculation）時，將這些命名實體的標籤設為 -100，使其不參與學習，從而排除特定內容詞彙。
• 結果： 對於像 Jane Austen (JA) 或 P. G. Wodehouse (PGW) 這樣作品中充滿特定角色名稱的作者，遮罩技術能讓模型專注於學習更廣泛的上下文模式，而不是記住特定名字。雖然遮罩對風格對齊的影響極小，但卻能減少語言學錯誤，提高泛化能力。

二、平衡「風格」與「指令遵循」的能力

當我們微調模型以追求特定風格時，常常會犧牲掉模型原本強大的 指令遵循能力 (instruction-following ability)。這意味著模型雖然寫作風格到位，但可能難以處理需要更廣泛理解使用者指令的任務 (如生成包含特定元素的故事)。

• 解決方案： 我們提出了一種新穎的方法：合併 LoRA 模組（Merging LoRA Modules）。
• 做法： 將一個專門為指令遵循能力微調的 LoRA 模組（例如使用 LIMA 指令數據集微調的模組），與我們的 StyleTunedLM 模組進行合併。
• 機制： 具體做法是垂直連接權重矩陣 A，並水平連接權重矩陣 B，從而在單一模型中保留兩種功能。
• 結果： 實驗結果顯示，這種合併不僅能啟用模型的指令遵循能力，而且在各種基準測試中保持了整體性能的穩定。且增加風格遵循適配器的比例，可以有效增強風格對齊。

三、風格客製化帶來的潛在倫理風險

PEFT 雖然強大，但其能夠精確捕捉和複製風格細微差別的能力，也引發了重要的 倫理問題 (Ethical Concerns)。

為了防止濫用，實施嚴格的指導方針和驗證流程至關重要，以確保這項方法能夠被負責任且有益地使用。

結語：RAG 與風格微調——打造更聰明、更貼心的 AI

今天我們深入探討了 LLM 應用開發的兩個關鍵支柱：RAG 與 PEFT。

如果說 Fine-tuning（模型微調） 負責提升模型的 內部能力（例如語氣、風格、複雜任務執行），那麼 RAG 就是讓模型能即時存取 外部新知識 的超級外掛。這兩者並非對立，而是可以完美搭配的 混合策略（Hybrid Approaches）：RAG 幫你找到正確的資料，而 Fine-tuning（或 LoRA）則幫你用正確的風格說出來。

未來的 LLM 應用，必然會走向 RAG + Fine-tuning + Prompt Engineering 的混合應用模式。雖然長上下文 LLM 已經大幅減少了資訊檢索的壓力，但 RAG 在處理巨量、不斷更新的資料、以及追求成本效益方面，仍具有不可取代的價值。

透過 StyleTunedLM 這樣的 PEFT/LoRA 技術，我們證明了在不耗費大量計算資源的情況下，就能讓 LLM 擁有個人化的「靈魂」，讓它不再只是一個冷冰冰的通用模型。

在追求 AGI 的路上，這些技術讓我們離打造一個既聰明、又貼心的 AI 夥伴更近了一步！下次當你在開發自己的 AI 應用時，不妨試著將 RAG 評估三角（Context Relevance, Groundedness, Answer Relevance） 融入評估流程，並考慮使用 PEFT 來讓你的 AI 擁有獨特的風格吧！