界面新聞記者 | 李京亞

大模型一周年之際，業(yè)界對各類工作的重要程度開始達(dá)成共識，比如多位開發(fā)者就公認(rèn)，擴展大模型上下文長度是非常重要的工作，甚至?xí)蔀榇竽Ｐ吐涞氐钠款i，向量數(shù)據(jù)庫則是另一個。

從ChatGPT的4K到GPT-4的32K，從MPT-7B的65K到Claude的100K，進入下半年，大模型的上下文窗口正變得越來越大。為在長文檔問答、長文本摘要和RAG（檢索增強生成）等多種應(yīng)用場景中迅速落地，國內(nèi)方面以百川智能、月之暗面、智譜AI為代表的大模型頭部公司紛紛加入上下文窗口競逐賽。到了年尾時段，王小川似乎又找到了另一種令大模型走向?qū)嵱玫姆椒?，即與自己曾經(jīng)最擅長的領(lǐng)域——搜索結(jié)合起來。

“今天大模型領(lǐng)域有三大問題要去解決，第一，幻覺要通過更大的模型去減少；第二，模型是靜態(tài)的知識庫，需要升級，之前像OpenAI GPT4停在2019年的數(shù)據(jù)，到現(xiàn)在最新更新到2023年4月份，停在那里不動；第三，今天尤其在垂直領(lǐng)域里面，做商業(yè)落地的時候，專業(yè)領(lǐng)域知識不足，每個企業(yè)都有自己的垂直數(shù)據(jù)，還有公開的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，如何利用起來?！?span>12月19日下午的一場交流會上，百川智能CEO王小川對界面新聞等媒體提出了對行業(yè)的預(yù)判，“光靠模型本身做得再大都是不夠的，大模型+搜索才能構(gòu)成完整的技術(shù)棧。 ”

簡單說，王小川的意思是指，搜索增強才是大模型落地應(yīng)用的關(guān)鍵。

當(dāng)日下午，百川智能宣布開放基于搜索增強的Baichuan2-Turbo系列API，包含Baichuan2-Turbo-192K及Baichuan2-Turbo兩款產(chǎn)品。在支持192K超長上下文窗口的基礎(chǔ)上，百川還發(fā)布了搜索增強知識庫的能力，可以讓企業(yè)從私有化部署上把云端知識上傳，做成一個外掛系統(tǒng)，跟Baichuan2系統(tǒng)做對接，這樣，每個企業(yè)就可以定制自己的硬盤，做到即插即用。

百川智能的Baichuan2-192k大模型是10月30日發(fā)布的，其依靠高達(dá)192k的上下文窗口長度，居全球上下文窗口之首。此番發(fā)布的Baichuan2-Turbo-192K比之前的運行速度更快，效率精度更高。據(jù)悉，百川智能通過長窗口+搜索增強的方式，在192K長上下文窗口的基礎(chǔ)上，將大模型能夠獲取的文本規(guī)模提升至5000萬tokens（大模型處理文本時的最小單位），相當(dāng)于1億漢字。

百川智能聯(lián)合創(chuàng)始人洪濤對記者解釋稱，百川的整個搜索增強知識庫是可看作是一個外掛的硬盤，而上下文窗口在百川體系里相當(dāng)于內(nèi)存，“Baichuan2-192k可以一次容納35萬漢字，這次測試的知識庫相當(dāng)于5000w token，接近1億漢字，整整高兩個數(shù)量級，可以理解成現(xiàn)在的電腦內(nèi)存是G級別，硬盤是T級別。 ”

目前，用戶可通過官網(wǎng)入口體驗搜索增強和長窗口加持后的通用智能。從現(xiàn)場演示可以看出，搜索增強的確能有效解決大模型落地應(yīng)用的諸多問題。

在具體實施上，模型是先根據(jù)用戶的提示詞，在海量的文檔中檢索出最相關(guān)的內(nèi)容，再將這些文檔與提示詞一起放到長窗口中，從而節(jié)省推理費用與時間成本。

在現(xiàn)場演示中，百川智能的知識庫可以推斷出用戶輸入背后深層的問題，能理解用戶的真實意圖，能引導(dǎo)模型回答出更準(zhǔn)確的答案。

為精準(zhǔn)理解用戶意圖，百川智能使用自研大語言模型對用戶意圖理解進行微調(diào)，已經(jīng)有能力將用戶連續(xù)多輪、口語化的提示詞Prompt信息轉(zhuǎn)換為更符合傳統(tǒng)搜索引擎理解的關(guān)鍵詞或語義結(jié)構(gòu)。

王小川解釋稱，他們是通過稀疏檢索和向量檢索跟搜索的系統(tǒng)對接的方式，攻克了一部分技術(shù)難點，達(dá)到了語義理解方面的更好效果。首先，百川智能為了讓向量模型實現(xiàn)更好的檢索效果，融入了稀疏檢索這樣的模型，而這個“來自于此前搜索的多年積累”；其次，“用戶需求是口語化、復(fù)雜的上下文相關(guān)的提示詞prompt，而傳統(tǒng)的搜索是基于一個關(guān)鍵詞Prompt，這兩個對齊是今天搜索長窗口要面臨的問題?！?/p>

據(jù)百川智能技術(shù)聯(lián)合創(chuàng)始人陳煒鵬介紹，當(dāng)下，構(gòu)建大模型知識庫的主流方法是向量檢索，但其效果過于依賴訓(xùn)練數(shù)據(jù)的覆蓋，在訓(xùn)練數(shù)據(jù)未覆蓋的領(lǐng)域泛化能力有明顯折扣，本質(zhì)上，向量數(shù)據(jù)庫的檢索方式性能較低，只適用于規(guī)模較小的企業(yè)團隊，而稀疏檢索對嚴(yán)格的語義、漂移和效率都有更好的表現(xiàn)，并且用到的正是搜狗過去做搜索引擎時基于符號的搜索方式。

目前，百川正在深入探索稀疏檢索與向量檢索并行的混合檢索方式，并做到了將目標(biāo)文檔的召回率提升到了95%的成果，大幅領(lǐng)先于市面上絕大多數(shù)開源向量模型的80%召回率。

“召回率越高，準(zhǔn)確度越高，這樣搜索系統(tǒng)會使得大模型工作得更好?！蓖跣〈ū硎?。

此外，百川智能還參考Meta提出的鏈?zhǔn)津炞C（Chain-of-Verification，簡寫CoVe）方法來減少大語言模型幻覺，目前，百川可以做到將真實場景的用戶復(fù)雜問題拆分成多個獨立可并行檢索的子結(jié)構(gòu)問題，從而讓大模型針對每個子問題進行定向的知識庫搜索，提供更加準(zhǔn)確的答案。

“在今天尤其從國內(nèi)來看，搜索增強是大模型走向?qū)嵱玫牡谝徊?，甚至是最關(guān)鍵的一步?！蓖跣〈ㄌ寡?。

這場發(fā)布會表面推出了三款產(chǎn)品，實際上也是百川智能首次對外介紹公司的To B業(yè)務(wù)進展。王小川表示，百川的搜索增強最大意愿并非解決幻覺問題，而是解決可定制化，后者是To B商業(yè)路線的最大需求，“光靠一個API調(diào)用是不夠的”，因為“企業(yè)有很多私有數(shù)據(jù)，如何為模型所用是關(guān)鍵，要通過大模型+搜索增強來實現(xiàn)?！?/p>

重B端的同時，百川智能也并沒有忽視對C端的探索，王小川也在現(xiàn)場反復(fù)提到了對C端產(chǎn)品的看重，還稱正在研發(fā)幾款超級應(yīng)用。

“C端不會做小”。他表示，搜索增強對B、C兩端都很有用，而C端產(chǎn)品有時需要在公域上去做一做，“一方面跟騰訊有合作，一方面我們自己有傳統(tǒng)的搜索積累，自研的搜索，尤其是在搜索里面怎么跟大模型對齊，做了非常多工作?！?/p>

王小川透露，多家行業(yè)頭部企業(yè)已與百川智能達(dá)成合作，包括阿里與騰訊，合作的方式主要包括，在深度融合百川智能長上下文窗口和搜索增強知識庫的能力基礎(chǔ)上，對自身業(yè)務(wù)進行智能側(cè)升級。