如果您希望构建广泛的AI聊天机器人，您可能会对JamesBriggs创建的精彩教程感兴趣，该教程介绍了如何使用检索增强生成(RAG)来提高聊天机器人的效率和速度。本文旨在概述RAG，重点介绍其使用NemoGuardrails的实现，以及如何使用它快速有效地创建聊天机器人。

检索增强生成是一种结合了基于检索的模型和生成模型的优点的方法。它利用语言模型(LM)和矢量数据库的强大功能来创建可以在聊天机器人中生成响应的管道。与传统方法相比，这种方法由于能够提供更细致、上下文更准确的响应而受到关注。

尼莫护栏

NeMoGuardrails专为利用大型语言模型(LLM)的对话系统而设计，是一个开源工具包，旨在轻松整合可编程护栏。这些专门技术简称为“rails”，以各种方式管理语言模型的输出。他们可以遵循预定的对话路径，避免讨论政治话题，以特定方式响应用户特定的请求，采用不同的语言风格，甚至提取结构化数据。

该工具包目前处于alpha阶段，鼓励社区积极参与，以推进安全、可靠和普遍可访问的法学硕士。虽然文档中的示例旨在指导初学者了解NeMoGuardrails的细微差别，但它们并不适合在生产环境中部署。

法。聊天机器人从数据库检索相关信息并生成响应的简单过程。另一方面，另一种方法涉及更复杂的过程，其中聊天机器人不仅检索信息，而且还从过去的交互中学习以改进未来的响应。

然而，这两种方法都有其局限性。虽然第一个很简单，但这可能并不总是提供最准确或上下文相关的响应。第二种方法虽然更复杂，但可能非常耗时且计算量大。

更快、更有效的方法

这就是Guardrails方法发挥作用的地方。Guardrails方法是一种更快、更高效的RAG实施方法。它允许更快地触发工具，而无需初始LM调用，从而加快聊天机器人的响应时间。这种方法在聊天机器人需要提供即时响应的场景中特别有用，例如客户服务或紧急响应情况。

使用Guardrails实施RAG管道涉及一系列步骤。首先，聊天机器人从矢量数据库中检索相关信息。接下来，嵌入模型用于将这些信息转换为LM可以理解的格式。然后LM根据该信息生成响应。Guardrails方法可确保快速有效地执行此过程，而不会影响响应的质量或相关性。

RAG与非RAG

RAG和非RAG响应的比较揭示了前者的优越性。RAG的响应通常更加细致且上下文准确。他们能够理解用户的意图并提供不仅相关而且个性化的响应。另一方面，非RAG响应往往更通用，并且可能并不总是准确地解决用户的查询。

使用检索增强生成，特别是使用Guardrails方法，可以显着提高聊天机器人的效率和有效性。通过利用语言模型和向量数据库的强大功能，RAG可以创建聊天机器人，从而提供更细致、上下文更准确的响应。无论您是经验丰富的AI开发人员还是该领域的新手，理解和实施RAG都可以改变您的聊天机器人开发之旅。

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