中文命名實體識別（Named Entity Recognition, NER）初探
RAG的工作流程包括三個主要步驟：檢索、增強和生成。首先，通過用戶的查詢從外部知識源中檢索相關信息。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行增強。最后，將增強后的提示輸入到LLM中，生成所需的輸出。
RAG流程廣泛應用于需要結合實時信息和領域知識的場景，如客戶服務、技術支持和內容生成。這種流程可以顯著提高回答的準確性和相關性。
當前的大語言模型（LLMs）在訓練時使用的是大量的靜態數據，這限制了它們對最新信息的掌握能力。這種數據范圍的限制常導致模型在面對新問題時的幻覺現象。
為了適應特定領域的信息，傳統上需要對模型進行微調，這種方法需要耗費大量的計算資源，難以快速適應信息的變化。
針對上述局限性，檢索增強生成（RAG）提供了一種更為靈活和高效的解決方案。通過結合外部知識源，RAG能夠有效地彌補LLM的知識盲區和數據更新問題。
盡管微調能夠使大語言模型適應特定領域的信息，但其高昂的成本和復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通過檢索模塊和生成模型的結合，從外部知識源獲取額外信息。這種方法不僅靈活，還能大大降低誤導性信息的產生概率。
在實踐中，RAG能夠迅速適應信息的更新，并為用戶提供更準確的回答。它在許多需要實時更新的領域表現出色，例如新聞報道和技術支持。
RAG的理論基礎在于將事實性知識與模型的推理能力分離。事實性知識存儲在外部知識源中，可以隨時更新，而推理能力則仍然由LLM負責。
RAG的作用類似于開卷考試，學生在考試時可以使用參考資料來解答問題，RAG則利用外部知識源幫助LLM生成更精確的答案。
在RAG中，知識分為參數化知識（模型在訓練中學習的）和非參數化知識（存儲在外部知識源的）。這種分類使知識的管理和更新更加高效。
LangChain在RAG的實現中扮演整體編排的角色，它協調OpenAI的大語言模型、Weaviate的向量數據庫和嵌入模型，實現檢索增強生成流程。
RAG的實現包括三個步驟：準備數據、檢索信息和生成答案。LangChain通過整合這些步驟，簡化了RAG的實施過程。
以下代碼展示了如何使用LangChain實現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()首先，需要收集并加載數據。例如，可以使用LangChain提供的DocumentLoader加載文本數據，為后續步驟做準備。
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。
對文本塊進行嵌入生成向量，并將它們存儲在Weaviate向量數據庫中。這樣可以實現對文本塊的高效語義搜索。
一旦向量數據庫準備好，你可以設定檢索組件，根據用戶查詢與已嵌入文本塊的語義相似度，檢索出額外的上下文信息。
retriever = vectorstore.as_retriever()準備一個提示模板，以便用額外的上下文信息來增強原始提示。這樣可以確保生成的回答的準確性和相關性。
template = """You are an assistant for question-answering tasks..."""
prompt = ChatPromptTemplate.from_template(template)通過將檢索器、提示模板與LLM結合形成一個序列，定義好RAG序列后，開始執行它。
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)
