LLM 应用开发笔记(一) : 检索增强生成 Retrieval Augmented Generation (RAG)
一个自用的LLM 应用开发笔记,。本节关键词:RAG

概述

检索增强生成 (Retrieval-Augmented Generation, RAG) 是一种结合了信息检索和生成式模型的技术,在生成自然语言文本时利用了外部知识库或文档的相关信息。这种方法特别适用于需要准确、上下文相关信息的任务,例如问答系统、对话生成等。

架构

RAG 的架构通常包括以下几个关键组件:

  1. 检索器 (Retriever): 负责从庞大的文档库中提取与输入查询相关的文档片段。常用的检索技术包括 TF-IDF、BM25,以及基于深度学习的向量检索方法(如 Dense Passage Retrieval, DPR)。

  2. 生成器 (Generator): 生成器是一个生成式语言模型(如 GPT-3、T5),它根据检索到的文档内容和输入查询生成最终的输出文本。

  3. 融合机制 (Fusion Mechanism): 将检索到的文档内容与输入查询融合,提供生成器所需的上下文。融合机制可以是简单的拼接,也可以是更复杂的注意力机制。

RAG

RAG(Retrieval-Augmented Generation)是一种结合检索和生成的自然语言处理方法,主要用于提升生成式模型的性能。

RAG 的基本流程

  1. 检索(Retrieval)

    • 从大型文档库中检索与输入问题相关的文档或段落。
    • 使用向量检索技术,如基于 BERT 或 DPR(Dense Passage Retrieval)的方法,将输入和文档向量化,并通过相似度计算找到最相关的文本。
  2. 生成(Generation)

    • 将检索到的文档与输入问题一起输入到生成模型(如 BART 或 T5),生成最终的答案。
    • 生成模型利用检索到的上下文,增强回答的准确性和相关性。

优化各个流程的方法:

  1. 检索优化

    • 索引增强:使用更高效的索引结构(如 HNSW)来加速检索。
    • 模型调整:通过微调 DPR 等模型来提高检索的准确性。
    • 多模态检索:结合文本、图像或其他数据形式进行检索,以获取更全面的信息。
  2. 生成优化

    • 模型微调:使用领域特定数据集对生成模型进行微调,以提高生成结果的专业性。
    • 融合策略:使用多种生成模型(如交叉验证)并融合它们的输出以提高答案质量。
    • 上下文扩展:在生成过程中,引入更多上下文信息,避免信息缺失。
  3. 整体优化

    • 反馈循环:引入用户反馈机制,持续优化检索和生成模型。
    • 混合模型:结合检索和生成模型的优势,动态调整两者的权重。
    • 计算效率:优化计算资源的使用,降低延迟,提高响应速度。

优势

  • 知识丰富: 通过检索外部文档,RAG 可以利用更广泛的知识库。
  • 准确性高: 结合检索和生成,RAG 可以在生成过程中引用具体的文档,提高内容的准确性。
  • 动态更新: 只需更新文档库即可让系统获取最新的知识,无需重新训练生成模型。

应用场景

  • 智能问答系统: 利用外部知识库提供准确的答案。
  • 对话生成: 在对话中引入外部信息,提供更丰富的对话内容。
  • 文档摘要: 从长文档中提取关键信息生成摘要。

最后修改于 2024-09-01