利用檢索增強生成（RAG）技術，可以有效提升大語言模型（LLM）的效能與準確性。RAG 結合檢索系統與生成模型，透過向量嵌入技術，從外部資料來源中檢索與查詢相關的資訊，並將其整合至 LLM 的提示中，生成更準確、可靠的回應。這種方法不僅能克服 LLM 無狀態的限制，還能提升模型的可擴充套件性，使其能夠處理超出上下文視窗限制的資訊。透過 Python 函式庫 LlamaIndex，可以輕鬆實作 RAG，並利用其提供的工具進行資料載入、向量索引建立和查詢引擎構建。同時，評估 RAG 的實作效果，可以使用 RAGAS 框架提供的指標，例如忠實度、答案相關性、上下文精確度等，確保生成回應的品質。考量生成式 AI 的倫理議題，包含公平性、透明度、隱私保護和濫用防範，是發展可信賴 AI 系統的關鍵。
精通提示工程的基礎：RAG 技術的實踐與評估
在前面的章節中，我們探討了提示工程（Prompt Engineering）的各種技術和方法。本章節將重點介紹如何利用檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技術來提升大語言模型（LLM）的效能和準確性。RAG 結合了檢索和生成的優勢，不僅能夠提供更準確的回應，還能有效地克服 LLM 的無狀態限制。
RAG 的工作原理
RAG 技術的核心在於結合檢索系統和生成模型，從而提供更豐富和準確的回應。其工作流程可以概括為以下幾個步驟：
資料索引：RAG 首先對特定領域的資料來源進行索引，利用向量嵌入（Vector Embeddings）來編碼語義資訊。這些向量包含了豐富的上下文資訊，使得 RAG 能夠進行語義搜尋。
檢索相關資訊：當接收到初始提示（Prompt）時，RAG 將其視為查詢請求，利用檢索系統從索引資料中找出最相關的資訊片段。這一過程依賴於向量相似度計算，確保檢索結果與查詢高度相關。
生成增強回應：最後，RAG 將原始提示與檢索到的上下文資訊結合，形成增強的提示，並將其傳遞給 LLM 以生成最終回應。生成的回應不僅根據 LLM 的內部知識，還有外部資料的支援，從而提高了回應的準確性和可靠性。
RAG 的優勢
RAG 技術帶來了兩大主要優勢：
- 外部記憶：透過索引外部資料，RAG 為 LLM 提供了一種記憶機制，克服了其無狀態的限制。
- 可擴充套件性：由於檢索到的示例僅在需要時提供，因此 RAG 可以輕鬆擴充套件到超出模型上下文視窗的限制。
實踐專案：使用 LlamaIndex 和 Python 實作 RAG
在我們的實踐專案中，我們將利用 RAG 技術來生成更具體的產品描述。首先，我們需要安裝必要的函式庫，包括 llama-index、faiss-cpu 和 llama-index-vector-stores-faiss：
pip install llama-index faiss-cpu llama-index-vector-stores-faiss
接著，載入資料並建立向量索引：
assert os.getenv("OPENAI_API_KEY") is not None, "Please set OPENAI_API_KEY"
# 載入檔案向量
documents = SimpleDirectoryReader("products/").load_data()
# 載入 Faiss 索引
d = 1536 # 向量的維度
faiss_index = faiss.IndexFlatL2(d)
# 建立向量儲存
vector_store = FaissVectorStore(faiss_index=faiss_index)
# 初始化儲存上下文
storage_context = StorageContext.from_defaults(vector_store=vector_store)
# 建立索引
index = VectorStoreIndex.from_documents(documents, storage_context=storage_context)
內容解密：
SimpleDirectoryReader("products/").load_data()：此行程式碼用於載入指定目錄下的產品資料，SimpleDirectoryReader是 LlamaIndex 提供的一個工具，用於簡化資料載入過程。faiss.IndexFlatL2(d)：建立一個 Faiss 索引，用於高效地進行向量相似度搜尋。d表示向量的維度，這裡是 1536。FaissVectorStore和StorageContext：用於建立和管理向量儲存，將 Faiss 索引與 LlamaIndex 結合使用。
現在，我們可以使用查詢引擎來檢索和生成具體的產品描述：
# 查詢索引
query_engine = index.as_query_engine()
response = query_engine.query("describe summer dress with price")
print(response)
輸出結果可能如下：
A lightweight summer dress with a vibrant floral print is priced at 59.99.
內容解密：
index.as_query_engine()：將建立的索引轉換為查詢引擎，用於執行查詢操作。query_engine.query("describe summer dress with price")：執行查詢，請求描述一件夏裝並包含價格資訊。print(response)：輸出查詢結果，提供了詳細的產品描述和價格。
評估 RAG 實作
為了確保 RAG 生成的回應是相關、準確且無害的，我們需要進行評估。我們使用開源評估框架 RAGAS，它提供了多項評估指標，包括：
- 忠實度（Faithfulness）：衡量生成回應與原始上下文的一致性。
- 答案相關性（Answer Relevancy）：評估生成答案與給定問題的相關性。
- 上下文精確度（Context Precision） 和 上下文召回率（Context Recall）：衡量用於生成答案的上下文資訊的品質。
- 無害性（Harmfulness）：檢查生成內容是否存在潛在的有害資訊。
簡化的評估程式碼如下：
# 定義評估資料
eval_data: Dict[str, Any] = {
"question": questions, # 取樣的問題列表
"answer": engine_responses, # RAG 應用生成的回應
"contexts": contexts, # 產品後設資料
"ground_truth": ground_truth, # 人工撰寫的對應描述
}
# 建立評估資料集
dataset: Dataset = Dataset.from_dict(eval_data)
# 定義評估指標
metrics: List[Callable] = [
faithfulness,
answer_relevancy,
context_precision,
context_recall,
context_relevancy,
harmfulness,
]
# 使用定義的指標評估模型
result: Dict[str, float] = evaluate(dataset, metrics=metrics)
print(result)
輸出結果可能如下：
{'faithfulness': 0.9167, 'answer_relevancy': 0.9961, 'context_precision': 0.5000, 'context_recall': 0.7500, 'harmfulness': 0.0000}
內容解密：
eval_data：定義了評估所需的資料，包括問題、RAG 生成的答案、上下文資訊和人工標註的真實答案。Dataset.from_dict(eval_data)：將評估資料轉換為評估框架所需的資料集格式。evaluate(dataset, metrics=metrics)：執行評估，使用定義的多項指標對 RAG 生成的回應進行綜合評估。
探討生成式AI的倫理挑戰與可信賴發展路徑
隨著生成式AI技術的快速進步，其應用範圍將超越基本的語言任務，深入日常生活的各個層面，並對幾乎所有產業產生重大影響。這種技術的廣泛採用已成必然趨勢，因此我們必須認真對待其所帶來的倫理挑戰。生成式AI承諾革新產業、增強創造力並解決複雜問題，但同時也需要我們謹慎地駕馭其倫理困境。本章將探討這些倫理考量，剖析模型中隱含的偏見，並探討如何建立對通用AI系統的信任。透過全面審視和反思，我們可以開始規劃一條負責任的發展路徑，確保生成式AI的進步能夠造福大眾，同時將傷害降至最低。
建立討論基礎：生成式AI的倫理準則與普世價值
為了開展我們的討論，我們首先需要識別一些與生成式AI相關的倫理準則和普世價值。雖然本章無法涵蓋所有相關議題，但我們旨在介紹關鍵的倫理考量。生成式AI的發展和應用涉及多方面的倫理問題，包括但不限於公平性、透明度、隱私保護和防止濫用等。
公平性與偏見
生成式AI系統可能會繼承訓練資料中的偏見，進而在應用中延續或放大這些偏見。因此，開發者需要採取措施檢測和緩解模型中的偏見，確保AI系統的輸出公平、公正。
透明度與可解釋性
隨著AI系統在決策過程中扮演越來越重要的角色，瞭解這些決策是如何做出的變得至關重要。提高AI模型的透明度和可解釋性，可以幫助使用者理解和信任AI的輸出。
隱私保護
生成式AI在處理大量資料的同時，也引發了對資料隱私的擔憂。開發者需要確保AI系統在處理個人資料時遵守相關的隱私法規，並採取適當的安全措施保護資料。
防止濫用
生成式AI的能力也可能被濫用，例如用於生成虛假資訊或進行網路攻擊。因此，開發者需要考慮如何防止這些技術被惡意利用。
邁向可信賴的生成式AI
要建立對生成式AI的可信賴，需要多方面的努力，包括技術改進、監管框架的建立以及公眾教育的推廣。
技術改進
開發者可以透過改進模型架構、最佳化訓練資料和增強模型的可解釋性等方面來提高生成式AI的可信賴度。
監管框架
政府和監管機構需要制定相應的法規和標準，以確保生成式AI的發展和應用符合倫理要求和社會價值。
公眾教育
提高公眾對生成式AI的理解，可以幫助減少對AI的誤解和恐懼，促進AI技術的健康發展。
內容解密：
本章節主要討論了生成式AI所面臨的倫理挑戰，包括公平性、透明度、隱私保護和防止濫用等。並提出了一些解決方案，例如技術改進、監管框架的建立以及公眾教育的推廣，以提高生成式AI的可信賴度。最終目標是確保生成式AI能夠為社會帶來最大化的利益，同時將其負面影響降至最低。
生成式人工智慧的倫理考量與可信賴發展路徑
在生成式人工智慧的發展與應用中，倫理規範與價值觀扮演著至關重要的角色。這些原則包括透明度、公平性、問責制、隱私權、同意權、安全性與包容性，為開發與採用符合社會價值的系統奠定了基礎。讓我們探討這些倫理規範的細節。
透明度的重要性
透明度是指清楚解釋大語言模型（LLM）建構的方法論、資料來源與處理過程。這種做法能夠建立信任，讓利益相關者瞭解技術的可靠性和侷限性。例如，一家公司可以發布詳細的報告，說明其LLM訓練所使用的資料型別，以及為確保資料隱私和偏差緩解所採取的措施。
公平性在LLM中的實踐
在LLM的背景下，公平性確保所有使用者獲得公平的對待和結果，方法是積極防止模型中的偏差。這需要對訓練資料進行全面分析和修正，並持續監控互動以減少歧視。企業可以透過定期審查LLM在不同人口群體中的表現來識別和解決意外的偏差。
問責制的建立
問責制明確了LLM的開發者和使用者對模型輸出的責任。它包括透明和可存取的機制，用於報告和處理負面後果或倫理違規。實踐中，這可以透過設立獨立的審查委員會來監督AI專案並干預倫理不當行為的案例。
隱私權與同意權的保護
原則上，隱私權與同意權涉及在將個人資料作為LLM的輸入時，尊重和保護個人的隱私權和同意權。實踐中，開發者應避免在未經明確許可的情況下使用個人資料進行訓練，並實施強大的資料保護措施。例如，開發者可以使用資料匿名化或隱私保護技術來訓練模型，確保在資料處理前移除個人識別碼和敏感資訊。
安全性防護措施
安全性涉及保護整合了LLM的系統及其資料免受未經授權的存取和網路威脅。實踐中，建立針對LLM的紅隊（即透過模擬攻擊來測試防禦的團隊）有助於保護AI系統免受潛在的入侵。
包容性的實踐
包容性涉及在LLM的開發過程中刻意納入多樣化的聲音和觀點，確保技術對廣泛的使用者群體是可存取和有益的。實踐中，與社會技術領域的專家合作是至關重要的，他們可以指導適當的行動來促進和維護包容性。
調查與最小化生成式LLM和生成式影像模型中的偏差
生成式AI模型中的偏差，包括LLM和生成式影像模型，是一個複雜的問題，需要仔細調查和緩解策略。偏差可能表現為生成的輸出中的無意刻板印象、不準確性和排斥，通常源於有偏差的資料集和模型架構。認識到並解決這些偏差對於建立公平和可信賴的AI系統至關重要。
偏差調查技術
調查偏差涉及多種技術，從分析訓練資料集的多樣性和代表性到實施測試協定，專門尋找不同人口群體和場景中的偏差輸出。統計分析可以揭示模型結果中的差異，而比較研究和使用者反饋可以幫助識別生成內容中的偏差。
緩解偏差的策略
對於無法影響訓練資料或開發過程的使用者，可以採用以下策略來緩解偏差風險：
- 對生成的影像進行後處理調整，以確保更廣泛地代表客戶群體
- 設立人工審查流程，讓團隊成員在發布前審查和企劃AI生成的影像和標題（即「人在迴圈中」），確保每一件內容都符合品牌的對多元性和包容性的承諾
此圖示說明瞭調查和最小化生成式AI模型中偏差的基本流程，包括資料收集、偏差調查、後處理調整和人工審查等步驟。
生成式人工智慧的倫理考量與信任建立之路
在評估生成式人工智慧（Generative AI）的過程中，無論是採用何種評估方法，都需要同時運用量化和質性研究。透過統計分析，我們可以發現不同群體間的表現差異，而比較研究則能檢測輸出結果中的偏見。蒐集多元使用者的回饋，有助於理解現實世界中偏見的影響。同時，獨立的稽核和研究對於識別內部評估可能忽略的問題至關重要。
探究模型結果中的社會偏見
在更深入瞭解如何調查和評估模型結果中的社會偏見後，我們可以進一步探索技術方法，以引導模型結果朝向可靠性、公平性和整體可信度，從而在推理過程中減少偏見或不公平的結果。
約束生成與引出可信賴的結果
在實踐中，我們可以約束模型的生成過程，並引導結果朝向事實性和公平性。正如之前所討論的，引導模型朝向可信賴的結果，可以透過持續訓練和微調，或是在推理過程中進行。例如，諸如**人類反饋強化學習（RLHF）和直接偏好最佳化（DPO）等方法，能夠逐步改進模型的輸出，使其與人類的判斷相符。此外，如第7章所述，各種基礎技術（Grounding Techniques）**有助於確保模型的輸出反映已驗證的資料，不斷引導模型朝向負責任且準確的內容生成。
微調下的約束生成
像RLHF這樣的精煉策略，將人類的判斷整合到模型訓練過程中，引導AI朝向符合倫理和事實標準的行為。透過納入人類反饋迴圈，RLHF確保AI的輸出不僅達到技術上的準確，也符合社會規範。同樣，DPO根據人類的明確偏好來改進模型的輸出，提供精確的控制，以確保結果符合倫理標準和人類價值。這項技術體現了透過直接將人類價值納入最佳化過程，朝向更具倫理導向的內容生成。
透過提示工程進行約束生成
正如我們在第7章中所發現的，我們可以透過為大語言模型（LLM）提供事實資訊來引導其回應。這可以直接使用上下文視窗或檢索方法（例如，檢索增強生成，RAG）來實作。就像我們可以應用這些方法來誘導事實回應一樣，我們也可以應用相同的技術來引導模型朝向公平和包容的結果。
例如，假設一家線上新聞機構希望使用LLM來審查文章內容的語法和可讀性。該模型在審查和修改草稿方面表現出色。然而，在同行評審過程中，它發現部分語言存在文化不敏感或缺乏包容性。如前所述，質性評估和人類監督對於確保模型輸出與人類判斷一致至關重要。儘管如此，寫作團隊可以透過一系列關於包容性和無偏見語言的一般準則，引導模型與公司價值觀保持一致。例如，它可以用內部政策檔案或無意識偏見培訓中的內容作為模型的基礎。
約束生成的技術路徑
@startuml
skinparam backgroundColor #FEFEFE
skinparam componentStyle rectangle
title RAG 技術實踐與生成式AI倫理考量
package "機器學習流程" {
package "資料處理" {
component [資料收集] as collect
component [資料清洗] as clean
component [特徵工程] as feature
}
package "模型訓練" {
component [模型選擇] as select
component [超參數調優] as tune
component [交叉驗證] as cv
}
package "評估部署" {
component [模型評估] as eval
component [模型部署] as deploy
component [監控維護] as monitor
}
}
collect --> clean : 原始資料
clean --> feature : 乾淨資料
feature --> select : 特徵向量
select --> tune : 基礎模型
tune --> cv : 最佳參數
cv --> eval : 訓練模型
eval --> deploy : 驗證模型
deploy --> monitor : 生產模型
note right of feature
特徵工程包含：
- 特徵選擇
- 特徵轉換
- 降維處理
end note
note right of eval
評估指標：
- 準確率/召回率
- F1 Score
- AUC-ROC
end note
@enduml
瞭解破壞防護機制與有害行為
在生成式大語言模型（LLM）的背景下，「破壞防護機制（Jailbreaking）」這一術語描述了旨在操縱模型以覆寫任何倫理防護措施或內容限制的技術和策略，從而使得生成受限或有害內容成為可能。破壞防護機制透過複雜的對抗性提示來利用模型的漏洞，引發意外或有害的回應。例如，攻擊者可能會試圖指示LLM解釋如何生成顯式內容或表達歧視性觀點。瞭解這種漏洞對於開發者和利益相關者來說至關重要，以保護應用生成式AI免受濫用並盡量減少潛在危害。
防範破壞防護機制的實用措施
儘管LLM存在固有的弱點，但開發者和實踐者可以採取幾項實用措施來降低破壞防護機制的風險：
- 預處理和安全過濾：實施強大的內容過濾，以檢測和阻止跨語言和輸入型別的危險語義模式。
- 後處理和輸出篩查：應用專門的分類別器或其他先進技術，在傳回LLM輸出之前篩查不當內容。
這些措施無法做到詳盡無遺，因為新的對抗性技術總是會被發現。然而，它們代表了朝著更安全、更負責任地佈署生成式AI邁出的關鍵一步。
防範生成式 AI 的濫用：實踐專案與多層次防禦策略
在開發與佈署生成式 AI 系統時，尤其是像 StyleSprint 這樣將大語言模型（LLM）用於實際業務場景的公司，防範模型的濫用與潛在風險至關重要。本章節將探討如何透過多層次防禦策略與實踐專案，最小化有害行為並提升 AI 系統的可信度。
多層次防禦的重要性
生成式 AI 系統容易受到各種濫用行為的威脅，例如利用模型生成有害內容、洩露訓練資料或敏感資訊。單一的防禦措施往往難以完全消除這些風險，因此需要建立多層次的防禦機制。
安全導向的微調
為了增強模型的防禦能力，可以對 LLM 進行額外的安全導向微調，強化其對已知破解策略的抵抗力。這種方法能夠有效減少模型被濫用的可能性。
監控與迭代
在生產環境中持續監控潛在的濫用行為，並根據監控結果不斷更新防禦措施，以應對不斷變化的攻擊手段。這種動態調整的策略能夠有效提升系統的安全性。
實踐專案：利用過濾機制最小化有害行為
本實踐專案將透過回應過濾機制，嘗試最小化 StyleSprint 在使用 LLM 進行網站搜尋時的濫用風險。StyleSprint 希望利用通用 LLM 最佳化其網站搜尋功能，但直接將 LLM 暴露給客戶可能帶來濫用風險。
重用 RAG 實作進行查詢過濾
我們將重用第 7 章中根據 LlamaIndex 的檢索增強生成（RAG）實作，並應用結構化答案過濾功能，以確保模型僅對相關查詢提供合理的回應。
from llama_index.core import get_response_synthesizer
from llama_index.core.retrievers import VectorIndexRetriever
from llama_index.core.query_engine import RetrieverQueryEngine
# 組態檢索器
retriever = VectorIndexRetriever(index=index, similarity_top_k=1)
# 組態回應合成器
response_synthesizer = get_response_synthesizer(
structured_answer_filtering=True,
response_mode="refine"
)
# 組裝查詢引擎
safe_query_engine = RetrieverQueryEngine(
retriever=retriever,
response_synthesizer=response_synthesizer
)
# 執行查詢並評估回應
print(safe_query_engine.query("describe a summer dress with price"))
# => 一件輕薄的夏裝，印有充滿活力的花卉圖案，適合陽光明媚的日子，價格為 59.99。
#### 內容解密：
structured_answer_filtering=True：啟用結構化答案過濾功能，確保模型僅使用與查詢相關的內容生成回應。response_mode="refine"：採用逐步改進的模式來生成最終答案，確保答案的準確性和相關性。VectorIndexRetriever：使用向量索引檢索器，從索引中檢索最相關的檔案片段。RetrieverQueryEngine：組合檢索器和回應合成器，提供安全可靠的查詢介面。
風險與挑戰
儘管多層次防禦和過濾機制可以顯著降低濫用風險，但完全消除所有潛在風險仍然具有挑戰性。持續的監控和迭代更新是維持系統安全性的關鍵。