什么是人工智能中的基础？

无缝抓取浏览器可以收集需要可检查公共证据的人工智能基础管道当前渲染的网页内容。

TL;DR

基础将人工智能输出与特定外部证据或可观察环境连接起来。 证据可能来自文档、数据库、工具、传感器或当前网页。
基础发生在应用时，而不仅仅是在模型训练期间。 一个系统可以提供新的上下文，而不改变模型学习的参数。
检索是一种基础方法，但不是支持的保证。 检索的材料必须是相关的、可靠的、当前的，并且被正确解读。
良好的基础保留来源。 审查者需要用于证明主张的来源、版本、时间和段落。
基础系统仍需要克制和评估。 模型不应该用合理的延续填补缺失的证据。

人工智能中的基础定义

人工智能中的基础是将模型的语言或行动与其学习参数之外的信息连接起来的实践。一个基础答案是由识别的来源、数据库记录、工具结果、用户提供的文件或直接观察到的环境所支持的。连接很重要，因为语言模型可以生成流畅的文本，而不检查每个句子是否与现实对应。

基础有两个有用的意义。知识基础将主张与证据相连，例如政策文档或当前产品页面。环境基础则将代理的决策与其可以观察和操作的内容相连，例如浏览器状态、应用屏幕或传感器读数。这两种含义用应用可以检查的上下文替代假设。

目标不是让每个答案更长或引用更多。目标是明确真相的来源。一个基础的客户支持答案应该依赖于当前的政策版本。一个基础的研究助理应该展示哪个文档支持摘要。一个基础的浏览器代理应该在点击或提交表单之前确认可见内容。

基础是如何工作的

基础通过获取证据、选择与请求相关的部分、将其放置在模型的上下文中，并将输出限制为该材料而工作。在检索增强生成中，输入管道将文档解析为块，创建可搜索的表示，并检索可能的匹配项。然后生成器使用检索的段落进行回答。

工具基础遵循类似的模式，但按需获取证据。模型可以调用搜索工具、查询数据库、计算总数或在浏览器中打开页面。工具结果成为下一个推理步骤的一部分。OpenAI关于向模型提供当前信息的指导将网络搜索和文件搜索描述为弥合存储训练知识与当前或私有数据之间的差距的方法。

应用程序应该在每个阶段携带来源信息。有效的来源信息包括规范源标识符、文档版本、捕获时间、部分或行、提取方法，以及模型看到内容之前所应用的任何变换。没有这一轨迹，句子可能看起来是基础的，而支持的片段却无法审计。

基础方法比较

方法	最适合	主要限制
提示上下文	由用户或应用直接提供的小型已知证据。	上下文可能不完整或过长。
文档检索	大型知识库、政策、手册和研究集。	排名可能返回相关但不支持的段落。
数据库或API工具	结构化事实，例如库存、余额、时间表或指标。	模式和权限必须在模型之外被强制执行。
网络搜索和浏览	当前公共信息和JavaScript渲染源。	页面可能会更改、消失或冲突。
环境观察	操作软件、浏览器、机器人或设备的代理。	观察可能是部分的，行动可以产生后果。

一个生产系统通常结合多种方法。一个支持代理可能检索政策文本、查询账户数据库，并检查当前状态页面。编排层应识别每个主张的来源，而不是将每个结果混合成一个未区分的提示。

基础增值的地方

当前事件答案

新鲜的网络或搜索证据让系统区分最近事件和在训练中学习的材料。

企业知识

批准的文件和数据库记录为员工提供反映内部政策和访问控制的答案。

研究综合

段落级来源让审稿人能够追溯摘要到主要材料并检查争议。

网络操作代理

浏览器观察在代理选择选择器、填写字段或跟随链接之前确认页面状态。

在合理错误的成本超过要求澄清的成本的地方，基础是特别有用的。 NIST AI风险管理框架将可信赖的AI视为一个涉及上下文、测量和治理的风险管理问题。基础通过使证据路径可见来支持这项工作，但它并不取代组织控制。

建立一个可靠答案管道

可靠答案管道以源政策开始。定义哪些存储库、域、数据库表和工具输出对每个主题是权威的。然后定义新鲜度规则。法律政策可能有效，直到被替代，而产品可用性页面可能需要为每个问题进行新捕获。

将问题规范化为明确的声明、实体、日期和司法管辖区。
选择与声明匹配的证据渠道：文档索引、结构化API、计算工具或实时浏览器。
进行狭义检索并保留足够的周围上下文以保留资格和例外。
使用元数据过滤器、相关性阈值或确定性验证拒绝弱匹配。
生成一个将每个重要声明归因于所提供证据的答案。
检查每个引文是否支持句子，并且答案不添加不支持的具体细节。
将证据包与响应一起存储以供审查和后续评估。

对于实时页面，当所需文本仅在JavaScript运行后出现时，浏览器层很重要。Scrapeless Scraping Browser可以渲染页面并将结果内容暴露给摄取或代理工作流程。应用程序仍然应该记录URL和捕获时间，并且应该尊重访问规则、条款和适用法律。

基础质量指标

基础质量在多个层面上进行测量。检索召回询问证据集是否包含回答所需的材料。检索精度询问所选择的上下文中有多少实际相关。引文正确性询问每个链接段落是否支持声明。答案忠实度询问响应是否保持在提供的证据范围内。

这些指标可能向不同的方向拉。检索更多片段可能改善召回，但会因近似匹配而使提示拥挤。严格的忠实度规则可能导致更多的弃权。因此，评估需要一个代表性的问题集和明确的评分规则，以支持答案、部分答案、冲突和适当的拒绝。

每当源语料库、分块策略、嵌入模型、提示或生成器发生变化时，都要进行评估。一个可靠的系统是一个管道，因此任何阶段的变化都可以改变最终答案，即使模型保持不变。原始的检索增强生成论文提供了有关评估检索和生成作为连接组件的有用背景。

限制和失败模式

基础无法使弱源变得真实。当前页面可能包含错误，检索的政策可能已过时，而两个官方记录可能存在分歧。系统需要源层级和冲突规则，而不是假设检索解决了问题。

基础还可能产生虚假的确定感。引文徽章可能被视为证据，即使它链接到不支持确切数字的广泛页面。安全也很重要：检索的页面和文件可能包含旨在重定向代理的指令。应用程序应将数据与指令分开，限制工具权限，并在模型外验证操作。

结论

AI中的基础将生成的语言或代理行为与应用程序可以检查的证据连接起来。强基础结合了源政策、谨慎获取、相关检索、来源、受限生成和声明级验证。它减少了不支持的答案，并使错误更容易诊断，但无法修复坏源或消除对高影响决策中人类判断的需求。

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常见问题

基础和检索增强生成是一样的吗？

不一样。检索增强生成是一种在检索文档中为答案提供基础的架构。基础还包括数据库查询、计算、网页浏览、用户提供的文件和来自环境的观察。更广泛的想法是输出应与模型参数之外的证据相连接。

基础会更新模型吗？

基础通常不会更改模型参数。它在推理时提供上下文或工具结果，因此同一基础模型可以从不同的当前或私人来源进行回答。微调通过训练改变模型行为，服务于不同的目的。

什么使源适合基础？

适合的源是声明的权威，足够当前以供决策，在应用程序的权限下可访问，并且足够具体以支持答案。系统还应保留其身份和版本，以便审稿人可以重现证据路径。

可靠答案仍然可能是错误的吗？

是的。检索可能选择错误的段落，源可能包含错误，或者模型可能误读证据。可靠系统仍然需要引文检查、冲突处理、数量的确定性验证和在证据不足时的安全响应。

网页浏览如何支持基础知识？

网页浏览可以提供在模型训练期间无法获得的当前公共信息。浏览器还可以渲染依赖JavaScript的页面，并将可见状态暴露给智能体。应用程序应该捕获来源，并验证页面在呈现答案之前是否支持每个声明。