小試 RAG - 整合 ChatGPT 與自有資料 (駕駛人手冊實測)

最近學到新名詞 - Retrieval Augmented Generation (RAG)，號稱可以結合 ChatGPT 這類預訓練大型語言模型(LLM)依據自有資料來源生成內容。要這麼做的理由是預訓練模型會以某個時點的資料定型，如要加入新資料或自訂資料，有兩種做法：用新資料進行微調訓練，或使用 RAG 靠提示工程整合補充資料。

微調訓練可將客製化資料與 GPT 原有知識無縫融合，是最直覺有效的解法，但微調模型成本高昂，非人人負擔得起(以 Azure Open AI 為例，訓練成本是每小時 34 ~ 103 USD，跑自訂模型則每小時 1.7 ~ 7 USD，不考慮訓練成本，每個月光跑服務就要 3 ~ 15 萬台幣 參考)。相較之下，RAG 只需小額課金就能上手，是可行性更高的解決方案。至於運作原理及效果如何，便是我這篇文章研究的重點。

簡單來說，RAG 的架構是 App 服務接受使用者輸入內容，結合 ChatGPT 與自訂文件庫或資料來源，讓 ChatGPT 依據指定資料來源提供使用者回覆。這裡資料通常是機器學習常用的向量索引(Vector Index)形式，其中的資料關聯被轉成 Embedding (將資料/Concept 間的關聯轉為數字序號)，而 LLM 有能力從向量資料有效率地找出所需內容。向量索引部分，Azure RAG 解決方案支援 Faiss 開源專案或使用 Azure AI Search。參考

將資料轉成向量是門學問，Azure AI Search 能讓事情簡單些，它提供方法可將文字、圖像、影片、音訊索引成 Token、向量再結合 ChatGPT 運用。

光看文件太抽象，我決定跑個展示實際用看看。我找到 ChatGPT + Enterprise data with Azure OpenAI and Cognitive Search (.NET) 範例專案，它虛構了一家 Contoso 電子公司，建立了一個 AI 交談介面回覆員工公司制度與福利相關問題，制度福利內容均來自 PDF 文件，非憑空生成。

PDF 文件部分透過 Azure AI Search (以前叫 Azure Cognitive Search，2023/11 才改名的 Orz) 轉成向量索引並存入 Azure Storage 帳號；用 Azure OpenAI 服務生成回應內容，其中採用了 Semantic Kernel 架構 (為開源 SDK，提供整合提示工程、記憶上下文、Zero/Few-Shot學習、Zembeddings 等技術的開發模式，簡化生成式 AI 應用的開發工作，參考：運用Semantic Kernel SDK 駕馭生成式AI應用的提示工程(Prompt Engineering) by MVP Ian)。前端部分是用新潮的 Blazor WebAssembly，WebAPI 跑在 ASP.NET Core Minimal API。要運行專案，還需要建立多個 Azure 服務，修改 EndPoint 網址、API Key... 等設定，超複雜。

我被逼著學了新時代雲端服務部署新概念 - Azure Developer CLI，把複雜部署程序寫成 Bicep 或 Terraform 檔，需要部署時，一個指令完成大小事，實現傳說中的 Infrastructure as Code (IaC)。，照著文件說明跑了 azd up就把全部服務設好，程式順利運轉，我進化到「玩過 IaC 的人」惹:D

這是它建立的 Azure 服務項目：

執行成果如下，用中文問就會用中文回答，畢竟背後可是 ChatGPT：

我到公路局網站下載了駕駛人手冊，共 7 個分章 PDF 檔，涵蓋駕照、交通規則、號誌、安全駕駛、事故處理... 等駕駛須知，我將範例專案中的公司章程 PDF 換成交通部駕駛人手冊，看 ChatGPT 能否變身老司機？

表現比我預期好很多。

有時來源連結會不正確，如下圖的 sournce 被導向錯誤的 BLOB 連結。

Supporting Content 部分還算精準：

大部分時侯 Citation 連結指向的頁面也是對的：

加考重機考照年齡，ChatGPT 也沒被難倒：

甚至惡搞故意胡亂提問... 哈，這回答我給過!

我對機器學習、向量索引不熟，還沒完全搞懂 RAG 原理，但這個實測結果讓我很滿意，感覺已達可上場應戰的水平。未來有適當情境，應可將 RAG 列為解決方案之一。

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