钻井作业中的决策过程是一个多层面的任务，涉及对实时数据、历史井况信息和操作规范的快速解读。工程师们经常需要在极短时间内做出高风险决策，例如调整井轨迹或泥浆比重，以避免诸如卡钻或井喷等代价高昂的故障。在此类高压环境下，延迟或次优的决策可能导致重大的经济与环境问题。
RAG作为对大型语言模型的关键增强手段，解决了大型语言模型在检索领域特定和上下文相关信息方面的局限性。在支持RAG的系统中，LLM能够与外部知识库或实时数据流进行交互，确保其响应既准确又符合上下文语境。例如当面临环空压力突然升高时，该系统可以检索历史从数据库中提取类似事件实例、相关缓解策略及适用操作指南，将这些信息综合整理为连贯的建议，使工程师能够迅速且自信地采取行动。
RAG增强型大语言模型能够处理非结构化数据并整合实时输入，这弥补了传统决策框架的关键缺陷。与传统系统通常需要预先格式化数据不同，RAG能够动态适应输入内容，确保生成的见解与具体操作情境高度相关。这种适应性显著缩短了分析与决策所需的时间，使操作人员能够以前所未有的速度应对新出现的挑战。
通过将RAG与LLMs技术相结合，钻井作业能够实现以往难以企及的响应速度和精准度。这种能力对于解决钻井的各种难题(如井筒稳定性问题、地层流体侵入或设备故障)具有深远意义。例如，当检测到钻井异常时，系统可即时分析实时数据，与历史模式进行交叉比对，并生成按优先级排序的潜在原因及应对策略清单。此类实时洞察不仅能提升运营效率，还能最大程度降低因延误或错误决策导致的风险与成本。
基于RAG与LLMs的决策的五个关键流程如下
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收集相关信息，汇总所有必要的数据和事实，以确保决策基于充分的信息。
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识别并研究备选方案，以探索和分析可行的选项或可用选择。
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根据分析与评估，在备选方案中选择最合适的选项。
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采取行动实施所选决策，以解决问题或把握机遇。
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回顾决策及其影响，反思决策结果以评估其有效性，并为未来的改进汲取经验。
下面重点阐述下第一、二步。
- 收集相关信息
检索增强生成（RAG）结合了检索（寻找相关外部知识）与生成（大语言模型输出）。收集准确且符合上下文的信息对于确保大语言模型（LLM）产生正确、有根据且符合事实的响应至关重要。若没有可靠信息，模型将仅依赖其预训练数据，导致输出错误------即"幻觉"。为避免这一问题，需要使用嵌入技术、语义搜索和高效文档索引等工具来收集和筛选精确知识，从而确保生成输出的质量。这一步至关重要，因为它为生成相关且准确的结果奠定了坚实基础。
- 识别并评估备选方案
虽然RAG和大型语言模型(LLM)用于生成回答，但RAG会处理多个检索到的文档或信息块(备选方案)，并通过采用诸如对检索来源进行排序(基于相关性评分)等技术，评估哪些数据在上下文中最符合查询需求，从而帮助LM聚焦于最佳选项。对于更复杂的查询，分析多样化的备选方案可确保系统不会遗漏重要的细微差别或不同视角。这一点至关重要，因为评估备选方案有助于减少偏见并提高系统结果的准确性。
此外，整个流程确保LLM从最有用和相关性的知识中推导答案，使输出结果与其设计意图保持一致。
将大型语言模型(LLMS)与检索增强生成(RAG)结合使用时，检索过程本应提供外部的、事实性的、与上下文相关的信息，使模型的生成基于事实现实。然而，即使采用RAG技术，如果检索到的数据不相关、不完整或被误解，LLM仍可能产生幻觉，导致误导性回应。
在任何决策过程中，尤其是由人工智能驱动或辅助的决策，决策质量直接依赖于所使用信息的准确性和可靠性。当出现幻觉现象时，生成的内容可能看起来连贯且权威，这很容易误导决策者对其产生信任。包括RAG增强型大语言模型在内的人工智能系统，其设计初衷是增强人类能力。然而，幻觉会侵蚀用户与技术之间的信任，从而限制技术应用的效益，甚至可能完全抵消其效率与存在价值。在大规模决策框架中，尤其是涉及工程分析的场景，幻觉效应会产生连锁反应--基于错误信息做出的单一决策可能扭曲后续判断，导致误差不断累积。这种风险在自动化系统中尤为危险，因为系统输出会影响其他流程，或者决策过程本身采用串行化、非并行的结构模式。
RAG系统旨在通过引入信息检索层来补充大型语言模型的生成过程，从而减少幻觉现象。与完全依赖预训练数据不同，该模型会从外部来源检索相关文档和/或知识，并以此为基础生成回应。在决策过程中，幻觉远非无害的错误:它们可能误导判断、削弱信任并导致代价高昂的失误。RAG系统是提升大型语言模型性能的强大工具，但需要精心设计、健全的检索机制和适当的验证流程，以确保输出结果的准确性与可信度。因此，避免幻觉不仅是改进人工智能的关键，更关乎确保基于这些系统做出的每个决策都具备可靠性及现实关联性。
决策系统通过七个步骤构建而成:
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定义语料库材料
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文本分割与分块
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嵌入生成
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故事嵌入
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用户查询
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语义搜索
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使用大语言模型(LLMs)生成响应
定义语料库材料
构建基于RAG系统的第一步是定义并准备语料库材料。这通常是由不同格式和标准组成的领域特定文档集合。比如旋导定向这个场景，语料库材料包含以下四份文档:
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RSS 操作手册。
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RSS概念手册。
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●RSS 服务手册。
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RSS 规格说明书。
所选语料库材料包含领域特定的复杂性和广度，以确保系统提供可靠信息。提取的文本随后经过处理，去除页眉。
页脚等无关信息以及图像等非文本元素。
文本拆分与分块
一旦提取原始文本，便会将其分割成更小、更易处理的单元，这从根本上决定了自然语言处理任务的效率与效果。这一被称为分割或分块的过程至关重要，因为大语言模型和语义搜索系统通常在有限长度的输入(即token)上运行。Token可以是单词、短语、符号或其他对后续处理分析至关重要的意义单元，其典型长度范围在512至2048之间。此阶段需要重点考虑的因素包括:
●块大小:每个块应足够小以适配令牌限制，同时足够大以保留有意义的上下文。
●上下文重叠:当用户查询跨越语料库的多个部分时，区块间的重叠可确保内容连贯性。
嵌入生成
嵌入是将文本块语义含义编码的向量表示形式，能够评估用户查询与语料库之间的相似度。诸如OpenAl的Ada模型和Sentencetransfommers等常见AI模型被广泛用于生成嵌入向量。文本块被转化为数值序列，形成文本的高维向量表示。嵌入技术可捕捉语义关联，确保系统能基于含义而非精确关键词匹配来检索信息。
存储嵌入
生成的嵌入向量存储于向量数据库中，这种数据库支持快速高效的相似性搜索。这些数据库针对高维向量的存储和检索进行了优化。除嵌入向量外，元数据(如文档标题、章节标题或原始文本块位置)也会与向量一并存储。元数据使系统能够提供额外上下文或追溯语料库中的响应来源。
用户查询
当用户与系统交互时，他们通常以自然语言提交查询。该查询会经过预处理以清理和标准化输入(移除停用词、不必要的标点符号(例如转换为小写等)。随后，使用与语料库材料相同的模型将查询转换为嵌入向量。这确保了查询和存储文本块在语义表征上的一致性。
语义搜索
查询嵌入向量会与向量数据库中存储的模式进行相似度评估比较。该搜索过程可识别出与用户查询语义相似的文本片段。相似度计算采用余弦相似度或欧氏距离等度量指标，系统基于预设阈值或排序机制检索最相关的片段--通常称为top-k结果。这些文本片段将作为生成最终回复的知识库基础。
基于大语言模型的响应生成
检索到的文本块作为上下文输入传递给大型语言模型(LLM)。LLM利用这些文本块生成针对用户查询的定制化响应。该过程结合了模型的通用语言理解能力与从语料库中检索到的领域特定知识。
人工智能技术的演进将推动钻井工艺操作的发展。该框架通过为操作人员提供全面准确的信息反馈，增强协作效能，从而建立信任并促进快速推广应用。这显了人工智能驱动解决方案通过简化决策流程、降低运营成本及减少环境影响来变革钻井行业的潜力。