译者 | 李睿
审校 | 重楼
本文对RAG、向量数据库和LLM搜索如何塑造人工智能驱动的商业智能未来进行探讨。RAG通过集成知识检索提升LLM性能，解决其无法及时纳入最新或专有信息的问题，尤其在客户服务领域影响显著。向量数据库则支持快速相似性搜索，理解查询语义。LLM搜索将超越关键字匹配，提供有意义且可操作的对话式答案。
在信息过剩的现代世界中，有效地发现、分析和利用知识的能力是一项主要的竞争优势。
如今，越来越多的企业将大型语言模型（LLM）融入业务中，而检索增强生成（RAG）、向量数据库和高级语义搜索等技术正在定义组织如何处理知识管理、决策和客户互动。总体而言，这些技术构成了新一代由人工智能驱动的商业智能的基石，并且更加灵活、能够感知上下文，并嵌入到日常企业运营的具体细节中。
什么是RAG，为什么它很重要？
从根本上说，检索增强生成（RAG）是一种通过集成知识检索组件来提高LLM性能的框架。RAG不依赖于LLM所训练的数据，而是在查询时从外部文档或数据中获取输入。这使得LLM能够产生更精确、更及时并特定于上下文的响应。
对于企业来说，这意味着人工智能系统可以立即搜索组织的知识库、政策、手册客户关系管理（CRM）系统，并提供特定于组织的响应。它有效弥补了LLM的一个重大缺陷——它们无法在不接受再训练的情况下整合最新或专有信息。
这项技术在客户服务行业正在产生重大影响，因为对于该行业来说，快速找到准确答案至关重要。客户服务代表需要从数千份政策文件、历史互动记录和CRM记录中快速找到答案。在这些场景下，传统的关键字搜索变得无效，返回不相关的结果并延迟响应。通过利用RAG和向量数据库，该系统能够根据查询的含义而不是确切的关键字，从相关的政策文件、以往案例、过去的电子邮件交互和聊天记录中检索准确的信息片段。然后，它会对这些信息进行总结并生成精确的响应，帮助客户服务代表提供更快、更准确的答案，最终提高效率和客户满意度。
另一方面，向量数据库在RAG系统的实现中非常有用。传统的关键字搜索引擎无法理解查询的语义含义。相比之下，向量数据库以文本、图像或其他类型数据的高维嵌入形式存储数据，以实现快速的相似性搜索。
为什么LLM搜索超越关键字匹配至关重要？
传统的企业搜索工具往往不够灵活，并且基于关键字匹配和固定类别产生结果。然而，基于LLM的搜索改变了游戏规则；它理解查询的含义，并提供有意义且可操作的对话式答案。
例如，对于客户提出的“如何处理国际退款？”这一问题，基于LLM构建的系统并不只是提供一系列相关链接，而是将公司政策、历史交易记录及CRM数据相结合并提供循序渐进的解决方案。当与RAG和向量数据库结合使用时，其输出结果会变得更加个性化、可追溯且可解释，这些因素在业务环境中至关重要。
随着人工智能的发展，RAG、向量数据库和基于LLM的搜索正在迅速成为企业智能的基础层。这些技术不仅使系统更加智能；它们正在使企业在采取行动时更快、更具适应性、更加数据驱动。尽早采取行动的企业不仅会从更快的答案中受益，还会从更好的决策中受益。
原文标题：RAG, vector databases, and LLM search: The future of AI-powered business intelligence，作者：Dhruv Thakkar
