作者：来自 Elastic Tomás Murúa

了解 RAG、grounding，以及如何通过将 LLM 连接到你的文档来减少幻觉。

更多阅读：Elasticsearch：在 Elastic 中玩转 DeepSeek R1 来实现 RAG 应用

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大型语言模型（LLM）能够生成连贯的回答，但当你需要真实且更新的信息时，它们可能会产生幻觉（编造数据）并给出不可靠的答案。为防止这种情况，我们使用 grounding 来为模型提供专门的、针对特定使用场景的、相关的上下文信息，超越 LLM 的训练内容。

Grounding 是将特定数据源连接到模型的过程，用于将其 “接地” 到真实内容，而不是仅依赖模型训练时学到的模式，从而提供更可靠和更准确的答案。

Grounding 有助于减少模型幻觉，根据你的数据源生成响应，并通过提供引用让你能够审查回答内容。

检索增强生成（ Retrieval Augmented Generation - RAG ）是一种 grounding 技术，它使用搜索算法从外部来源检索相关信息，然后将这些信息作为上下文提供给 LLM，最后模型结合增强后的上下文和其原始训练数据生成答案。

RAG 的工作流程图如下：

RAG 让你可以通过更新或扩展模型可访问的外部数据源来轻松扩展系统。同时，它也是一种相较于微调 LLMs 更具性价比的替代方案，因为你只需添加数据，无需大量定制。

而且由于 RAG 可以访问并使用最新信息，它非常适合那些对最新信息要求较高的使用场景。

幻觉示例

在这个例子中，我们将使用 DeepSeek 并提问：“Who is the author who won the Chilean National Literature Prize in 1932?” 这是一个有陷阱的问题，因为这个奖项是在 1942 年才设立的。让我们看看模型是如何回答的：

如你所见，由于 AI 没有完整的信息，它产生了幻觉并给出了一个编造的答案。尽管作者和作品是真实存在的，但回答中的其他部分是错误的。

现在，我们来看看当我们使用 RAG 进行 grounding 后，模型的表现如何。为此，我们将上传关于智利国家文学奖的 Wikipedia 页面：

现在，让我们再次提出同样的问题并检查答案：

如你所见，使用 RAG 后我们得到了正确的答案。它指出 1932 年没有颁发该奖项，并请求用户进一步澄清问题。

在 Playground 中使用 RAG

通过使用 Elasticsearch，你可以轻松扩展，唯一的限制是集群容量。你可以使用不同的数据源和连接器（connectors）来获取所需数据。此外，你完全拥有你的数据，因为它保留在你的基础设施中，不会上传到第三方服务；如果你运行本地 LLM，你的数据甚至不会离开你的网络。最后，你可以通过设计查询和基于访问控制（ RBAC ）的过滤方式来控制搜索过程。

我们将使用 Playground，这是我们的低代码平台，它可以让你快速简单地使用 Elasticsearch 内容创建 RAG 应用。

以下是一个逐步指南，教你如何将 PDF 或其他文档上传到 Playground。你也可以在这里查看更多信息，并在这里试用 Playground。

上传 PDF

我们将把与 DeepSeek 提供的相同 PDF 文件索引到 Kibana 中。如果你按照上面文章中的步骤操作并创建了 semantic_text 字段，你将创建一个带有相应嵌入的向量数据库，准备好供使用。

提问

提问以下问题：

“Who is the author who won the Chilean National Literature Prize in 1932?”

Playground 将此查询发送到 Elasticsearch，Elasticsearch 运行语义搜索并定位与问题相关的信息片段。然后，这些片段作为上下文被包含在发送给 LLM 的提示中，以便将答案与我们提供的信息源进行 grounding。

最后，Playground 生成的答案说明 1932 年没有颁发奖项，并提供相关片段的引用作为证据。

Playground 还提供了两个非常有用的功能，以帮助理解 RAG 系统的底层组件：

查询

你可以查看 Elasticsearch 正在运行的查询，以检索相关文档，并根据需要启用/禁用字段。

查看代码

如果你可以部署你的 RAG 应用，Playground 为你提供支持。在 "View Code" 标签下，你可以查看用于创建整个 RAG 工作流的底层代码。你可以选择两种 Python 方案：使用 Elasticsearch 客户端与 OpenAI，或基于 Langchain 的实现。

如果你想定制体验并将代码部署到其他地方，你可以使用这个代码片段作为起点。

结论

Grounding 是一个将 LLM 连接到外部数据源的过程，使它们能够超越训练内容，提供更准确和可信的答案。检索增强生成（RAG）是一种 grounding 方法，它具有可扩展性、性价比高，并确保可以访问最新的信息。

像 Playground 这样的工具通过启用大规模索引、定制搜索和带有引用的响应，简化了 RAG 的实施，这使你能够轻松验证答案并确保获得准确和可信的结果。

如果你想关于 RAG 特性的深入文章，可以从这篇开始，获得 RAG 的更技术性定义。你还可以查看《Rag vs. fine-tuning: When RAG is the best decision》，《How to leverage document security using RAG》以及《RAG systems in production》。

原文：RAG and the value of grounding - Elasticsearch Labs