核心内容摘要
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RAGRetrieval-Augmented Generation检索增强生成 是一种结合了信息检索技术与语言生成模型的人工智能技术。
该技术通过从外部知识库中检索相关信息并将其作为提示Prompt输入给大型语言模型LLMs以增强模型处理知识密集型任务的能力如问答、文本摘要、内容生成等。
RAG模型由Facebook AI ResearchFAIR团队于2020年首次提出并迅速成为大模型应用中的热门方案。
检索增强生成RAG什么是RAGRAGRetrieval-Augmented Generation检索增强生成RAG是一种 AI 框架它将传统信息检索系统例如数据库的优势与生成式大语言模型 (LLM) 的功能结合在一起。
LLM通过将这些额外的知识与自己的语言技能相结合可以撰写更准确、更具时效性且更贴合具体需求的文字。
什么是RAG如何理解RAG通过上一个问题我们知道了什么是RAG了解到RAG是一种结合了信息检索、文本增强和文本生成的自然语言处理NLP的技术。
RAG的目的是通过从外部知识库检索相关信息来辅助大语言模型生成更准确、更丰富的文本内容。
那我们如何理解RAG的检索、增强和生成呢检索检索是RAG流程的第一步从预先建立的知识库中检索与问题相关的信息。
这一步的目的是为后续的生成过程提供有用的上下文信息和知识支撑。
增强RAG中增强是将检索到的信息用作生成模型即大语言模型的上下文输入以增强模型对特定问题的理解和回答能力。
这一步的目的是将外部知识融入生成过程中使生成的文本内容更加丰富、准确和符合用户需求。
通过增强步骤LLM模型能够充分利用外部知识库中的信息。
生成生成是RAG流程的最后一步。
这一步的目的是结合LLM生成符合用户需求的回答。
生成器会利用检索到的信息作为上下文输入并结合大语言模型来生成文本内容。
RAG的“检索、增强、生成”谁增强了谁谁生成了答案主语很重要。
是从知识库中检索到的问答对增强了LLM的提示词promptLLM拿着增强后的Prompt生成了问题答案。
如何理解RAG如何使用RAG了解了什么是RGA同步也理解了RAG的检索、增强和生成。
那我们如何使用RAG呢接下来以RAG搭建知识问答系统具体步骤为例来讲解如何使用RAG数据准备与知识库构建收集数据首先需要收集与问答系统相关的各种数据这些数据可以来自文档、网页、数据库等多种来源。
数据清洗对收集到的数据进行清洗去除噪声、重复项和无关信息确保数据的质量和准确性。
知识库构建将清洗后的数据构建成知识库。
这通常包括将文本分割成较小的片段chunks使用文本嵌入模型如GLM将这些片段转换成向量并将这些向量存储在向量数据库如FAISS、Milvus等中。
检索模块设计问题向量化当用户输入查询问题时使用相同的文本嵌入模型将问题转换成向量。
相似度检索在向量数据库中检索与问题向量最相似的知识库片段chunks。
这通常通过计算向量之间的相似度如余弦相似度来实现。
结果排序根据相似度得分对检索到的结果进行排序选择最相关的片段作为后续生成的输入。
生成模块设计上下文融合将检索到的相关片段与原始问题合并形成更丰富的上下文信息。
大语言模型生成使用大语言模型如GLM基于上述上下文信息生成回答。
大语言模型会学习如何根据检索到的信息来生成准确、有用的回答。
大家可以结合自己的业务领域知识开始搭建医疗、法律、产品知识问答。
先搭建Demo然后工作中不断完善知识库问答对。
如何使用RAG
RAG的原理、流程及架构RAG工作原理是什么大型语言模型LLM面临两个问题第一个问题是LLM会产生幻觉第二个是LLM的知识中断。
知识截止当 LLM 返回的信息与模型的训练数据相比过时时。
每个基础模型都有知识截止这意味着其知识仅限于训练时可用的数据。
幻觉当模型自信地做出错误反应时就会发生幻觉。
检索增强生成 (RAG) 摆脱了知识限制整合了外部数据从外部知识库中检索相关信息增强模型的生成能力。
RAG工作原理是什么RAG工作流程是什么通过检索增强技术将用户查询与索引知识融合利用大语言模型生成准确回答。
知识准备收集并转换知识文档为文本数据进行预处理和索引。
嵌入与索引使用嵌入模型将文本转换为向量并存储在向量数据库中。
查询检索用户查询转换为向量从数据库中检索相关知识。
提示增强结合检索结果构建增强提示模版。
生成回答大语言模型根据增强模版生成准确回答。
RAG工作流程是什么RAG技术架构是什么RAG技术架构主要由两个核心模块组成检索模块Retriever和生成模块Generator。
检索模块Retriever文本嵌入使用预训练的文本嵌入模型如GLM将查询和文档转换成向量表示以便在向量空间中进行相似度计算。
向量搜索利用高效的向量搜索技术如FAISS、Milvus等向量数据库在向量空间中检索与查询向量最相似的文档或段落。
双塔模型检索模块常采用双塔模型Dual-Encoder进行高效的向量化检索。
双塔模型由两个独立的编码器组成一个用于编码查询另一个用于编码文档。
这两个编码器将查询和文档映射到相同的向量空间中以便进行相似度计算。
生成模块Generator强大的生成模型生成模块通常使用在大规模数据上预训练的生成模型如GLM这些模型在生成自然语言文本方面表现出色。
上下文融合生成模块将检索到的相关文档与原始查询合并形成更丰富的上下文信息作为生成模型的输入。
生成过程生成模型根据输入的上下文信息生成连贯、准确且信息丰富的回答或文本。
结合高效的检索模块Retriever与强大的生成模型Generator实现基于外部知识增强的自然语言生成能力。
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