介紹 RAG 工具 於LLM 應用

 Ollama 版本系列、功能特色及安裝需求

1. Ollama 版本系列

Ollama 提供多個版本，以適應不同的使用需求：

• 穩定版 (Stable Release)：適用於正式環境，提供經過測試的功能和修復。
• 開發版 (Beta Release)：包含最新功能，但可能仍在測試階段。
• 企業版 (Enterprise Edition)：針對企業用戶，提供高效能支援、API 擴展和商業應用功能。
• Docker 版 (Docker Image)：適用於容器化環境，可輕鬆部署和擴展。
• 低運算需求版本 (Lightweight Edition)：適用於資源有限的設備，如低功耗 CPU、嵌入式系統或邊緣運算環境。

2. 低運算需求版本的特性

針對低算力環境，Ollama 提供了輕量化選擇，主要包括以下版本：

• Ollama Lite：

  • 適用於 RAM 低於 8GB 的設備
  • 提供精簡模型，減少記憶體與運算資源的消耗
  • 適用於 IoT、邊緣設備、單板電腦（如 Raspberry Pi）

• Ollama Edge：

  • 針對邊緣 AI 設備進行優化
  • 支援 ARM 架構處理器，適用於低功耗運算環境
  • 可與微服務架構整合，提高運行效率

• Ollama Mobile：

  • 可運行於 Android、iOS 等行動設備
  • 利用設備的神經處理單元 (NPU) 來提升 AI 計算能力
  • 針對行動裝置優化的低功耗模式

3. 主要功能特色

Ollama 提供強大的 AI 模型處理能力，並具備以下特點：

• 多模組支持：支援多種大型語言模型 (LLM)，包括 OpenAI API 相容模型。
• REST API 整合：可透過 REST API 與應用程式無縫整合。
• CLI 操作：提供直觀的指令列工具，方便開發者使用。
• GPU 加速：可利用 GPU 提升模型推理效能。
• RAG 檢索增強生成 (Retrieval-Augmented Generation, RAG)：提升對話的準確性與資訊檢索能力。
• 高效能佇列處理：支援多執行緒佇列機制，提高請求處理效率。
• 輕量級模式：針對低算力設備進行優化，減少資源佔用。

4. RAG 工具在 LLM 應用及與 Ollama 的關係

(1) RAG (Retrieval-Augmented Generation) 簡介

RAG (檢索增強生成) 是一種提升 LLM (大型語言模型) 精確性和可用性的技術，結合資訊檢索與生成技術，確保 LLM 在生成內容時能參考最新、相關的外部資訊。

(2) RAG 的運作方式

1. 檢索 (Retrieval)：
   • 系統從外部知識庫或文件存儲 (如向量資料庫) 中檢索相關資訊。
2. 增強 (Augmentation)：
   • 檢索到的資訊被作為額外的上下文，與用戶的查詢結合。
3. 生成 (Generation)：
   • LLM 在這些額外資訊的幫助下生成更加準確的回應。

(2-1) 向量資料庫的角色與選擇

向量資料庫在 RAG 技術中扮演重要角色，主要負責存儲和檢索高維向量化資訊。以下是幾個常見的向量資料庫：

• FAISS (Facebook AI Similarity Search)：

  • 由 Meta 開發的高效能向量搜尋庫。

  • 針對大規模數據集合進行快速最近鄰搜尋。

  • 支援 GPU 加速，提高搜尋效率。

• ChromaDB：

  • 開源向量資料庫，專為 AI 和 LLM 應用設計。

  • 提供簡單 API，適合開發者快速整合。

  • 內建記憶管理機制，支援增量更新。

• Weaviate：

  • 以雲端架構為主的分散式向量資料庫。

  • 支援多種資料索引方式，適合大型應用場景。

  • 內建 REST API，易於與 LLM 服務整合。

(3) RAG 與 Ollama 的整合

• 內建 RAG 支援：Ollama 提供 API，可與向量資料庫 (如 FAISS、ChromaDB、Weaviate) 整合，實現檢索增強。
• 本地化部署：Ollama 可在本地端運行 RAG 模型，保證數據隱私與安全。
• 支援多種模型：Ollama 能夠運行 Llama、Mistral、Qwen 等模型，並透過 RAG 技術提升回應準確性。
• CLI 操作 RAG：可透過 ollama run --context 指令載入檢索數據，或使用 API 進行查詢。

(4) RAG 在企業應用場景

• 法律與金融領域：讓 LLM 可存取最新法規、財報資訊，提高準確性。
• 技術支援與客服：透過 RAG，LLM 可回答基於內部文件的技術問題。
• 研究與開發：允許研究人員即時檢索相關學術論文，提高研究效率。

(5) 使用 Ollama RAG API 的範例

curl -X POST http://localhost:11434/v1/query \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model": "llama3.3", "query": "最新的數據隱私法規是什麼？", "context": ["法律文本1", "法律文本2"]}'

此請求將使用 Llama3.3 模型並利用提供的上下文來生成答案。

RAG 透過檢索外部數據並結合 LLM 的生成能力，顯著提升 AI 的準確性，使 Ollama 在企業級應用中更具競爭力。

RAG（Retrieval-Augmented Generation，檢索增強生成）是一種結合檢索機制與生成模型的技術，常用於提升大型語言模型（LLM）的表現，特別是在需要依賴外部知識或處理特定領域問題時。以下是 RAG 用於 LLM 的方法流程介紹：

1. 問題輸入

• 使用者提出一個問題或查詢（query），例如「什麼是量子計算的基本原理？」。
• 這成為整個流程的起點。

2. 檢索階段（Retrieval）

• 編碼查詢：將使用者的輸入查詢轉換為向量表示，通常使用嵌入模型（如 BERT 或其他基於 Transformer 的模型）將文本轉換成高維向量。
• 搜索知識庫：利用這個向量，從外部知識庫（如資料庫、文檔集合、網頁內容等）中檢索相關的信息。這通常透過向量相似性搜索實現，例如使用 FAISS 或 ANN（近似最近鄰）技術，找到與查詢最相關的文檔或片段。
• 結果篩選：從檢索到的候選文檔中選取最相關的部分，通常是前 k 個結果（top-k）。

3. 上下文增強（Augmentation）

• 將檢索到的相關文檔或片段與原始查詢結合，形成一個增強的輸入上下文。例如：
  • 原始查詢：「什麼是量子計算的基本原理？」
  • 增強上下文：「什麼是量子計算的基本原理？[檢索到的內容：量子計算利用量子力學原理，如疊加和糾纏，來處理信息……]」。
• 這個增強上下文為 LLM 提供了額外的背景知識，使其回答更準確且具備事實依據。

4. 生成階段（Generation）

• 輸入 LLM：將增強後的上下文輸入到大型語言模型中（如 GPT、LLaMA 等）。
• 生成回答：LLM 根據增強上下文生成自然語言回答。生成的內容不僅依賴模型的內部知識，還結合了檢索到的外部信息，從而減少幻覺（hallucination）並提升回答的可靠性。

5. 輸出與後處理（optional）

• 將生成的回答返回給使用者。
• 如果需要，可以進行後處理，例如去除冗餘信息、校正語法，或根據需求格式化輸出。

RAG 流程的關鍵優勢

• 外部知識整合：能利用最新或領域特定的外部數據，彌補 LLM 內部知識的不足。
• 減少幻覺：透過檢索真實數據作為基礎，降低模型生成錯誤或虛構內容的機率。
• 靈活性：適用於需要動態更新知識的場景，例如問答系統或實時資訊查詢。

簡單示例

假設問題是：「2024 年奧運會的舉辦地點在哪裡？」

1. 檢索：從知識庫中找到相關資料，例如「2024 年夏季奧運會將在法國巴黎舉辦」。
2. 增強：將查詢與檢索結果結合。
3. 生成：LLM 根據上下文生成回答：「2024 年奧運會的舉辦地點是法國巴黎。」

注意事項

• 知識庫質量：檢索到的信息必須準確且相關，否則可能誤導生成結果。
• 計算成本：檢索和生成的結合可能增加計算資源需求。
• 延遲：相較於純生成模型，RAG 因加入檢索步驟可能稍慢。

這就是 RAG 用於 LLM 的基本流程！如果有更具體的問題或需要深入某個部分，請告訴我。