AI 快速参考

正在寻找快速答案或需要快速回顾 AI 相关主题？AI 快速参考拥有您所需的一切——直观的解释、实用的解决方案以及关于 LLM、向量数据库、RAG 等最新趋势的见解，从而增强您的 AI 项目！

• 如何在多步骤检索场景中防止 LLM 偏离主题（确保每一步的查询都与原始问题相关），以及如何评估这一点？
• 我们如何修改 RAG 流程来减少幻觉的发生（例如，检索更相关的信息，或在提示中添加指令）？
• 存在哪些策略来给出部分响应或流式传输答案，因为它正在生成，以掩盖 RAG 系统中的后端延迟？
• 可以给出哪些提示指令来降低 LLM 产生幻觉的几率，明确告诉它坚持所提供的信息？
• 可以采用哪些策略来扩展 RAG 系统的向量存储组件，以应对非常大的知识库或高查询量（分片、索引优化等）？
• 在测量 RAG 延迟时，我们如何模拟一个现实的场景（例如，包括获取文档的时间、模型加载时间等，而不仅仅是核心算法时间）？
• 在评估设置中，您如何模拟向量存储的最坏情况（例如，缓存未命中、非常大的索引大小、复杂的过滤器），以确保 RAG 系统的稳健性？
• 我们如何测试 RAG 系统在同一问题的不同措辞或轻微变化下的一致性，以确保答案质量保持高水平？
• 我们如何测试 RAG 系统是否正确处理需要多个证据的查询？（考虑使用测试查询，其中遗漏一个检索到的片段会导致答案不正确。）
• 在哪些情况下，为 RAG 训练自定义嵌入模型是值得的，以及您将如何评估它相对于预训练嵌入的改进？
• 在 RAG 系统评估中使用基于云的向量存储服务的权衡是什么（在延迟方差、网络成本等方面），而不是本地内存存储？
• 如何使用多个嵌入模型来改进 RAG 检索（例如，组合密集和稀疏嵌入），以及这会给系统增加什么复杂性？
• 仅使用密集向量检索器与使用混合检索器（密集 + 词汇）相比，在信息覆盖范围和系统复杂性方面有何不同？
• 在 RAG 中使用更小或精简的语言模型如何帮助降低延迟，以及对答案质量有什么影响需要考虑？
• 如果检索策略从不同的来源返回相互矛盾的信息会发生什么？LLM 应该如何处理它，以及我们如何评估它是否处理正确？
• 在比较两个 RAG 系统或配置时，除了答案是否正确之外，您还会检查其答案的哪些定性方面？
• 对于给定的计算预算，您将如何考虑投资于更大、更强大的 LLM，而不是投资于更复杂的检索系统？哪些评估结果会为这一决策提供信息？
• 在评估不同的 RAG 架构时，延迟的差异如何影响每个架构的实用性（例如，一个可能更准确，但对于实时使用来说太慢）？
• 在评估 RAG 系统的整体性能时，您将如何组合检索指标和生成指标？（您会分别呈现它们，还是有办法将它们聚合起来？）
• 在比较两个用于 RAG 的向量存储或 ANN 算法时，评估中应该包含哪些性能和准确性指标，以便做出明智的选择？
• 当检索和生成之间的集成没有得到很好的调整时，有哪些潜在的失败模式（例如，模型忽略检索，或错误地关联哪个文档包含答案）？
• 当使用较小或功能较弱的 LLM 与非常大的 LLM 相比，RAG 的提示工程可能在哪些方面有所不同？（考虑明确的指令和所需的结构。）
• 我们如何测量向量存储速度对 RAG 系统整体吞吐量的影响（例如，一个缓慢的检索器是否会限制整个流程每秒可以处理的问题数量，即使 LLM 速度很快）？
• 在为 RAG 流程选择嵌入模型时，应考虑哪些因素（例如，模型的领域训练数据、嵌入维度和语义准确性）？
• 可以使用哪些策略来随着新数据的可用性，随着时间的推移更新或改进嵌入，以及这会如何影响正在进行的 RAG 评估？
• 提示工程如何帮助减轻幻觉？（例如，告诉 LLM “如果信息不在提供的文本中，就说你不知道。”）
• 多跳检索如何潜在地提高基础质量？（例如，通过获取中间事实，它可以减少模型编造东西的机会吗？）
• 基础的一些失败模式是什么（例如，检索到矛盾的文档，或没有检索到相关的文档），以及这些模式如何在最终答案中体现出来？
• “答案相关性”在 RAG 评估的上下文中意味着什么，以及如何衡量它？（考虑检查答案是否保持在主题上并使用检索到的信息的指标或评估。）
• 在评估答案质量时，人类评估如何补充 RAG 的自动化指标（例如，评委对答案的清晰度、正确性和有用性进行评分）？
• 不连贯或杂乱无章的检索上下文对生成的答案的连贯性有什么影响，以及如何引导模型重新组织信息？
• LLM 的解码参数（温度、top-k 等）如何影响 RAG 系统中答案的一致性和质量？
• 我们如何检测 RAG 系统的答案虽然在事实上是正确的，但可能不完整或不够详细？（它是否遗漏了来源中包含的相关信息？）
• 除了事实上的正确性之外，在哪些方面可以将 RAG 中的答案视为高质量？（想想可读性、简洁性、直接性和用户满意度。）
• 查询的复杂性（或需要多轮检索）如何影响系统的延迟，以及系统如何决定权衡复杂性以换取速度？
• 如何设计提示来处理检索到的文档中的矛盾信息（例如，指导模型如何调和冲突）？
• 如果检索到的文本太大而无法放入提示中（例如，摘要或选择关键句子），可以应用哪些技术，以及我们如何评估这些技术对答案准确性的影响？
• 如何为答案计算像 BLEU 这样的指标，以及更高的 BLEU 分数是否与更事实正确的答案或仅仅是词汇上更相似的答案相关？
• 如何衡量答案对所提供文档的“忠实度”？是否有自动化指标（例如 RAGAS 或其他工具中的指标）来做到这一点？
• 即使我们有自动化指标，为什么人类评估对于 RAG 输出可能是必要的，以及人类评估者会评估哪些标准（例如，正确性、理由、流畅性）？
• 将检索与 LLM 集成的两种主要方法是什么（使用外部信息提示冻结的模型与在语料库上微调模型），以及每种方法的优势是什么？
• 像 LangChain 或 HuggingFace 的 RAG 实现这样的框架在简化检索和生成组件的集成中扮演什么角色？
• 我们如何评估向量数据库或搜索索引是否是 RAG 流程中的瓶颈？（例如，将向量搜索的查询延迟与生成时间分开测量。）
• 在哪些情况下，单步检索策略会失败，而多步策略会成功，以及如何检测这些场景并将其用作基准？
• 用户对多跳问题的期望可能有什么不同（例如，期望更详细的答案），以及评估指标应如何反映对这些复杂查询的满意度？
• 在什么情况下，最好依赖 LLM 的参数化知识，而不是从外部来源检索（例如，非常简单的常识问题），以及如何检测这些情况？
• 量子计算如何影响密码学、金融和医疗保健等行业？
• 什么是量子比特（qubit），它们与经典比特（bit）有何不同？
• 什么是量子霸权（quantum supremacy），它是否已经实现？
• 什么是量子傅里叶变换（quantum Fourier transform），它在量子算法中如何使用？
• 什么是量子算法，它是如何工作的？
• 什么是量子退火机（quantum annealer），它与通用量子计算机有何不同？
• 量子计算机如何利用干涉来放大正确的解决方案？
• 什么是量子预言机（quantum oracle），它在像 Grover 搜索这样的算法中如何使用？
• 什么是量子寄存器（quantum register），它是如何存储量子信息的？
• 量子模拟器（quantum simulator）和量子计算机之间有什么区别？
• 什么是量子波函数（quantum wavefunction）的概念，它在量子计算中如何使用？
• 在混合量子系统中，经典计算的角色是什么？
• 当前量子计算硬件的局限性是什么？
• 什么是 Grover 算法，它的目的是什么？
• 如何测量量子算法的性能？
• 什么是量子密钥分发（QKD），它是如何工作的？
• 用于优化的量子算法有哪些，它们是如何工作的？
• 量子算法如何处理随机游走（random walks）？
• 量子退火在解决优化问题中如何工作？
• 什么是量子电路，它们是如何工作的？
• 量子相干性（quantum coherence）在构建可靠的量子计算机中的意义是什么？
• 量子相干时间（quantum coherence time）的意义是什么？
• 量子计算的不同模型有哪些（例如，门模型、绝热模型）？
• 量子计算机如何在计算中实现并行性？
• 量子计算机如何解决与大数据分析相关的问题？
• 量子计算机如何增强 AI 训练过程？
• 量子计算机如何实现安全的多方计算？
• 量子计算机如何处理数据加密和解密？
• 量子计算机如何处理像搜索和优化这样的问题？
• 量子计算机如何影响人工智能的发展？
• 量子计算机如何执行矩阵乘法？
• 量子计算机如何模拟分子系统来进行药物发现？
• 量子计算机如何求解线性方程组？
• 量子计算机如何利用纠缠的概念来加速计算？
• 量子计算技术如何能够在组合优化中更快地生成解决方案？
• 量子计算如何帮助解决优化问题，比经典系统更快？
• 量子计算如何应用于机器学习？
• 量子计算在实际应用中面临哪些实际挑战？
• 量子计算如何处理量子态操控？
• 量子计算在密码学和网络安全中的应用有哪些？
• 量子计算如何与经典机器学习方法互动？
• 什么是量子计算，它与经典计算有何不同？
• 什么是量子密码学，它如何提高安全性？
• 量子密码学如何提供不可破解的加密？
• 量子纠缠如何实现量子通信？
• 什么是量子纠错，为什么它对量子计算如此重要？
• 用于量子纠错的方法有哪些，它们是如何工作的？
• 像表面码（surface code）这样的量子纠错码的作用是什么？
• 像 Shor 代码这样的量子纠错方案是如何工作的？
• 量子门和经典逻辑门之间有什么区别？
• 量子门有哪些不同的类型，它们如何操控量子比特？
• 什么是基本的量子门（Hadamard, Pauli 等）？
• 什么是像 X、Y、Z 这样的量子门，它们如何影响量子态？