检索增强生成：利用具有最佳总拥有成本的LLM
介绍
生成式人工智慧（Gen AI）和大型语言模型（LLMs）正在以语言理解和自动内容创建的应用彻底改变各行各业。然而，它们日益增长的复杂性要求具成本效益的解决方案。检索增强生成（RAG）通过将LLMs与外部数据检索相结合来应对挑战，以提高准确性并优化总拥有成本（TCO）。这篇博客探讨了RAG的特点、优势和硬体需求。
什么是检索增强生成（RAG）？
检索增强生成是一种技术，用于解决独立的LLM在提高AI回应的准确性和可靠性方面的限制。传统的LLM仅依赖于预训练的知识，这可能导致过时或不准确的回应，特别是在处理动态查询时。RAG通过整合检索机制，从外部来源检索相关数据，然后生成答案，克服了这些挑战。这种方法使生成的回应与自定义构建的知识库对齐。
这个过程始于多样化的数据来源，包括企业数据，这些数据被摄取并处理以创建结构化的知识库。当用户提交查询时，系统检索并重新排序相关的向量。然后，最相关的上下文与大型语言模型结合，以生成提示回应并返回给用户。
RAG 的主要特点和优势
1. 动态知识整合以提高准确性：
RAG 透过动态整合最可靠和及时的知识库来提升 LLM 的性能，使其能够提供更准确和相关的回应。
2. 增强数据隐私以改善安全性：
透过在推理过程中查询私密、安全的数据库，敏感信息在本地处理，并未与第三方大型语言模型共享。这确保了强大的隐私保护，并最小化了外部风险的暴露。
3. 节省成本:
RAG 提供了一种具有成本效益的 LLM 自订方法。透过检索机制，无需建立极大型的 GPU 系统来重新训练 LLM，这大大降低了计算成本和时间。
RAG的硬体需求
要充分利用 RAG，强大的硬体基础设施是必不可少的。以下是一些关键组件：
1. 高效能中央处理器：
RAG 需要能够处理密集推理任务和高 I/O 吞吐量以进行数据检索的 CPU。支持 AVX-512 或更新指令集的多核心高频处理器是理想的。
2. 用于即时推断的 GPU:
虽然检索过程可能会消耗大量 CPU 资源，但生成任务则能显着受益于 GPU 加速。拥有大内存带宽的 GPU 有助于满足 LLM 推理的高性能和低延迟需求。
3. 优化数据访问和延迟：
RAG 受益于像 NVMe SSD 这样的快速储存解决方案，以实现低延迟、高吞吐量的数据访问，并结合高速网络以最小化数据检索过程中的延迟。
AEWIN 提供可靠的系统，搭载最新的 CPU，包括 Intel Xeon 6 和 AMD Turin，并具备支持 GPU 显示卡、高通量 NIC 和高速 NVMe SSD 的灵活性。所有解决方案均针对功率效率和热管理进行优化，以实现最佳的总拥有成本 (TCO) 来支持 RAG 应用。
摘要
RAG 结合动态数据检索与 LLMs，以提供准确且具成本效益的 AI 推断。通过利用最新的知识库，RAG 是实现高效 AI 部署的变革性方法。作为一家经验丰富的伺服器提供商，AEWIN 准备好支持这一波创新的浪潮，提供我们可靠且可扩展的边缘 AI 平台。
