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大语言模型的局限性与RAG基本框架和工作流实例
Restrictions of LLMs and Use Cases of RAG Fundamental Framework & Workflow
By Jackson@ML
1. 大语言模型的局限性
大语言模型（Large Language Model, LLMs） 在获取准确的判断和最新的知识方面存在一定的局限性。如果仅依赖大语言模型，那么得出的结果，可能不尽如人意，甚至可能有错误比较离奇的现象。
1) 幻觉
幻觉(Hallucination) 的产生形成了貌似正确但实际存在错误的输出结果。幻觉的问题，出自大语言模型过分自信地生成了不正确的响应。
举个例子，来让大语言模型做个判断即可。
示例，肉夹馍是陕西省的民间美食，用腊汁肉夹到白吉馍中间，人吃人爱。但LLM（使用DeepSeek R1）仍然生成了一个虚构的、具有很强误导性的补全。
提示词：
What is Rou Jia Mo? Does it taste well? (肉夹馍是什么？它的味道如何？)
答案（节选，出现幻觉）：
很显然，“肉夹馍”介绍不充分，同时，配料表的原料（比如酱油（浅色与深色的），绍兴酒）都不是陕西肉夹馍所必须的，且腊汁肉制作配料多达二十多种，也未列出。
尤其是对“馍”的介绍，过于简单，无法体现肉夹馍的香醇可口、外酥内柔的美味。
2) 知识截断
Knowledge Cutoff(知识截断)，是指大语言模型反悔的答案与最新最真实的数据不符。由于基础模型（Foundation Model, FM） 在预训练时都有一个知识截断的日期，因此，模型的知识仅限于模型预训练或微调时的数据。
同样做两个试验对比一下。
示例一，利用DeepSeek R1来提问前几天发生的欧国联足球锦标赛决赛：
提示词：
“谁赢得了2025年欧国联足球锦标赛冠军？冠亚军争夺战比分是多少？”
回答：
此项赛事发生在3天前（比赛时间是北京时间2025年6月9日凌晨2:45），而笔者撰稿时，现在时间则是北京时间2025年6月11日23:00。
DeepSeek在这两天多时间内，已经输入和学习了很多关于本届欧国联足球锦标赛的数据，因此提供信息较为准确。
示例二，对于第三届全国翻译技术大赛第六场培训的问答
提示词：
“2025年6月11日，第三届全国翻译技术大赛举行培训，请问培训主题是什么？由谁主讲？”
回答：
“服务器繁忙，请稍后再试。“
反复利用提示词问了几遍，回答都是一样的答案。看来，DeepSeek未能获取任何相关知识，只能给出默认答案 “服务器繁忙，请稍后再试” 。
可以看到，示例二发生在笔者写本文的一小时前，因此，大语言模型不可能这么快地得到训练，从而具备知识。这时候，就出现了 “知识截断” 。
2. RAG
1）基本概念
Retrieval Augmented Generation(增强检索生成，RAG) 本身并不是一门纯粹的技术。
但是，RAG可以将基于大语言模型的应用程序链接到外部数据源和应用程序，一方面克服知识的局限性，另一方面，也会对大语言模型的输出进行矫正和完善。
如果希望大语言模型能访问它在预训练和微调过程中 “学到” 的“记忆“之外的数据，就可以使用RAG来满足。
由于这些数据并没有包含在原始训练数据中，比如：公司内部的私有数据。通过允许模型访问额外信息（或特定信息），而无须持续进行全部数据的微调。
2） RAG基本框架
RAG为大语言模型提供了外部知识源（或知识库）的访问能力，可将这些知识以上下文形式，嵌入原始提示词中以增强提示，并将这些信息一并发送给大语言模型。
RAG知识增强基本框架如下图所示。
除了该框架外，RAG运行时参考流程如下图。
3）RAG工作流程
关键查询参考流程如下图：
4） 提示工程要求
在RAG优化的工作流中，提示工程（Prompt Engineering）有以下关键组件：
- 1） 系统说明（仅使用上下文回答）
- 2） 上下文分隔符标记
- 3） 显式问题格式
- 4） 访幻觉保护措施
在RAG实现检索增强后，如果想要实现基于上下文推理的应用程序，还需要进一步探索的丰富组件，并且，按照项目开发和测试流程，才能最终完成该应用程序。
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