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流程步驟

RAG的工作流程包括三個(gè)主要步驟：檢索、增強(qiáng)和生成。首先，通過(guò)用戶的查詢從外部知識(shí)源中檢索相關(guān)信息。然后，將檢索到的信息與用戶查詢一起嵌入到提示模板中進(jìn)行增強(qiáng)。最后，將增強(qiáng)后的提示輸入到LLM中，生成所需的輸出。

應(yīng)用場(chǎng)景

RAG流程廣泛應(yīng)用于需要結(jié)合實(shí)時(shí)信息和領(lǐng)域知識(shí)的場(chǎng)景，如客戶服務(wù)、技術(shù)支持和內(nèi)容生成。這種流程可以顯著提高回答的準(zhǔn)確性和相關(guān)性。

當(dāng)前大語(yǔ)言模型的局限性

數(shù)據(jù)范圍限制

當(dāng)前的大語(yǔ)言模型（LLMs）在訓(xùn)練時(shí)使用的是大量的靜態(tài)數(shù)據(jù)，這限制了它們對(duì)最新信息的掌握能力。這種數(shù)據(jù)范圍的限制常導(dǎo)致模型在面對(duì)新問(wèn)題時(shí)的幻覺(jué)現(xiàn)象。

計(jì)算資源消耗

為了適應(yīng)特定領(lǐng)域的信息，傳統(tǒng)上需要對(duì)模型進(jìn)行微調(diào)，這種方法需要耗費(fèi)大量的計(jì)算資源，難以快速適應(yīng)信息的變化。

解決方法

針對(duì)上述局限性，檢索增強(qiáng)生成（RAG）提供了一種更為靈活和高效的解決方案。通過(guò)結(jié)合外部知識(shí)源，RAG能夠有效地彌補(bǔ)LLM的知識(shí)盲區(qū)和數(shù)據(jù)更新問(wèn)題。

ChatGPT回答局限性示例

解決方案與RAG的提出

微調(diào)與RAG的對(duì)比

盡管微調(diào)能夠使大語(yǔ)言模型適應(yīng)特定領(lǐng)域的信息，但其高昂的成本和復(fù)雜的操作使其局限性明顯。相比之下，RAG的引入提供了一種更為靈活且易于更新的方案。

RAG的核心思想

RAG通過(guò)檢索模塊和生成模型的結(jié)合，從外部知識(shí)源獲取額外信息。這種方法不僅靈活，還能大大降低誤導(dǎo)性信息的產(chǎn)生概率。

實(shí)踐中的優(yōu)勢(shì)

在實(shí)踐中，RAG能夠迅速適應(yīng)信息的更新，并為用戶提供更準(zhǔn)確的回答。它在許多需要實(shí)時(shí)更新的領(lǐng)域表現(xiàn)出色，例如新聞報(bào)道和技術(shù)支持。

RAG的理論基礎(chǔ)與比喻

理論基礎(chǔ)

RAG的理論基礎(chǔ)在于將事實(shí)性知識(shí)與模型的推理能力分離。事實(shí)性知識(shí)存儲(chǔ)在外部知識(shí)源中，可以隨時(shí)更新，而推理能力則仍然由LLM負(fù)責(zé)。

比喻解釋

RAG的作用類似于開(kāi)卷考試，學(xué)生在考試時(shí)可以使用參考資料來(lái)解答問(wèn)題，RAG則利用外部知識(shí)源幫助LLM生成更精確的答案。

模型知識(shí)分類

在RAG中，知識(shí)分為參數(shù)化知識(shí)（模型在訓(xùn)練中學(xué)習(xí)的）和非參數(shù)化知識(shí)（存儲(chǔ)在外部知識(shí)源的）。這種分類使知識(shí)的管理和更新更加高效。

RAG理論基礎(chǔ)示意圖

基于LangChain實(shí)現(xiàn)RAG的方法

LangChain角色

LangChain在RAG的實(shí)現(xiàn)中扮演整體編排的角色，它協(xié)調(diào)OpenAI的大語(yǔ)言模型、Weaviate的向量數(shù)據(jù)庫(kù)和嵌入模型，實(shí)現(xiàn)檢索增強(qiáng)生成流程。

實(shí)現(xiàn)步驟

RAG的實(shí)現(xiàn)包括三個(gè)步驟：準(zhǔn)備數(shù)據(jù)、檢索信息和生成答案。LangChain通過(guò)整合這些步驟，簡(jiǎn)化了RAG的實(shí)施過(guò)程。

代碼示例

以下代碼展示了如何使用LangChain實(shí)現(xiàn)RAG：

import requests
from langchain.document_loaders import TextLoader

url = "https://example.com/data.txt"
res = requests.get(url)
with open("data.txt", "w") as f:
    f.write(res.text)

loader = TextLoader('./data.txt')
documents = loader.load()

準(zhǔn)備步驟與向量數(shù)據(jù)庫(kù)的建立

數(shù)據(jù)收集與加載

首先，需要收集并加載數(shù)據(jù)。例如，可以使用LangChain提供的DocumentLoader加載文本數(shù)據(jù)，為后續(xù)步驟做準(zhǔn)備。

文檔分塊處理

由于文檔可能超出LLM的處理窗口，因此需要將其切割為更小的片段。LangChain提供了多種文本分割工具，如CharacterTextSplitter。

嵌入與存儲(chǔ)

對(duì)文本塊進(jìn)行嵌入生成向量，并將它們存儲(chǔ)在Weaviate向量數(shù)據(jù)庫(kù)中。這樣可以實(shí)現(xiàn)對(duì)文本塊的高效語(yǔ)義搜索。

RAG流程的完整示例

檢索步驟

一旦向量數(shù)據(jù)庫(kù)準(zhǔn)備好，你可以設(shè)定檢索組件，根據(jù)用戶查詢與已嵌入文本塊的語(yǔ)義相似度，檢索出額外的上下文信息。

retriever = vectorstore.as_retriever()

增強(qiáng)步驟

準(zhǔn)備一個(gè)提示模板，以便用額外的上下文信息來(lái)增強(qiáng)原始提示。這樣可以確保生成的回答的準(zhǔn)確性和相關(guān)性。

template = """You are an assistant for question-answering tasks..."""
prompt = ChatPromptTemplate.from_template(template)

生成步驟

通過(guò)將檢索器、提示模板與LLM結(jié)合形成一個(gè)序列，定義好RAG序列后，開(kāi)始執(zhí)行它。

from langchain.chat_models import ChatOpenAI
llm = ChatOpenAI(model_name="gpt-3.5-turbo", temperature=0)
query = "What did the president say about Justice Breyer"
rag_chain.invoke(query)

RAG流程示例圖

FAQ

問(wèn)：什么是檢索增強(qiáng)生成（RAG）？

答：檢索增強(qiáng)生成（RAG）是一種結(jié)合用戶查詢與外部知識(shí)源的流程，旨在增強(qiáng)大語(yǔ)言模型（LLM）的回答能力。該流程通過(guò)向量數(shù)據(jù)庫(kù)檢索相關(guān)信息，填充提示，最終生成準(zhǔn)確的答案。

問(wèn)：RAG如何解決當(dāng)前大語(yǔ)言模型的局限性？

答：RAG通過(guò)結(jié)合外部知識(shí)源，提供了一種靈活高效的解決方案，彌補(bǔ)了LLM在知識(shí)盲區(qū)和數(shù)據(jù)更新方面的不足。它能夠快速適應(yīng)信息的變化，降低誤導(dǎo)性信息的產(chǎn)生概率。

問(wèn)：RAG的工作流程包括哪些步驟？

答：RAG的工作流程包括三個(gè)主要步驟：檢索、增強(qiáng)和生成。首先，從外部知識(shí)源中檢索相關(guān)信息；然后將信息與用戶查詢嵌入到提示模板中進(jìn)行增強(qiáng)；最后將增強(qiáng)后的提示輸入到LLM中，生成所需的輸出。

問(wèn)：在實(shí)踐中，RAG有哪些優(yōu)勢(shì)？

答：在實(shí)踐中，RAG能夠迅速適應(yīng)信息的更新，為用戶提供更準(zhǔn)確的回答。其在需要實(shí)時(shí)更新的領(lǐng)域中表現(xiàn)出色，如新聞報(bào)道和技術(shù)支持。

問(wèn)：RAG中的知識(shí)是如何分類的？

答：在RAG中，知識(shí)被分為參數(shù)化知識(shí)和非參數(shù)化知識(shí)。參數(shù)化知識(shí)是模型在訓(xùn)練中學(xué)習(xí)的，而非參數(shù)化知識(shí)則是存儲(chǔ)在外部知識(shí)源中，這種分類使知識(shí)的管理和更新更加高效。