大模型的训练与应用 | 六、基础的 RAG 技术

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沈页dd 2024-08-02 11:16:43 ©著作权

文章标签 人工智能 agi ai 大模型 AI大模型 文章分类 Python 后端开发

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一、什么是RAG

RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种结合了检索（Retrieval）和生成（Generation）的机器学习架构，它在大型语言模型（LLM）的基础上增加了检索能力，以提高模型在特定任务上的表现和准确性。

大模型的训练与应用 | 六、基础的 RAG 技术_agi

RAG的一些关键特点和涉及的技术：

检索增强生成（RAG）：RAG的核心是将传统的生成模型与检索系统相结合。在处理查询时，RAG首先使用检索系统从大量数据中找到最相关的信息，然后将这些信息作为上下文输入到语言模型中，以生成更加准确和相关的回答。
搜索引擎集成：RAG架构中通常会集成一个搜索引擎，用于检索与用户查询相关的文档或信息片段。这些搜索引擎可以是基于关键词的，也可以是基于向量的，后者可以更精确地匹配语义相似的内容。
向量搜索技术：在RAG中，向量搜索技术尤为重要。它允许模型将文本转换为向量表示，并在向量空间中进行高效搜索。Faiss是一个流行的库，用于高效实现向量搜索。
向量数据库：如Pinecone，提供了构建开源搜索索引的能力，允许开发者存储和检索文本的向量表示，从而增强RAG模型的检索能力。
开发框架：为了简化RAG模型的开发和部署，出现了一些开源工具和框架，如LangChain和LlamaIndex。这些工具提供了构建基于LLM的流水线和应用程序的基础设施，包括数据检索、模型集成和结果生成等。
LangChain：是一个开源框架，旨在简化构建和部署基于LLM的应用程序的过程。它提供了一系列的组件和接口，用于处理数据检索、模型调用和结果后处理等。
LlamaIndex：是另一个开源项目，专注于构建和维护知识库，以及提供与这些知识库交互的接口。它支持将数据组织成易于检索的格式，并与RAG模型集成。
ChatGPT和RAG：随着像ChatGPT这样的大型语言模型的流行，RAG架构也被越来越多的应用所采用，因为它们可以提供更加丰富和准确的交互体验。

二、基础的 RAG 技术

大模型的训练与应用 | 六、基础的 RAG 技术_人工智能_02

RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术的基础可以概括为以下几个关键步骤：

语料库准备：RAG系统通常从一个文本文档的语料库开始，这些文档可能包含各种类型的文本数据。
文本分割：将文本分割成更小的块或段落，这些块将被单独处理和索引。
向量化：使用transformer编码器模型将文本块转换为向量表示。这一步是RAG系统中的关键，因为它允许系统在向量空间中进行高效的相似性搜索。
索引构建：将转换得到的向量存储在索引中，以便快速检索。索引可以是传统的倒排索引，也可以是更高级的向量索引，如使用Faiss实现的。
LLM提示语（Prompt）：创建一个提示语，指导大型语言模型（LLM）如何结合检索到的上下文信息来回答用户的查询。
用户查询处理：在运行时，使用相同的编码器模型将用户的查询转换为向量表示。
检索：执行索引搜索，找到与用户查询最相关的top-k个文本块。
上下文提供：将检索到的文本块作为上下文信息，提供给LLM，以生成回答。
生成回答：LLM结合提示语和检索到的上下文信息，生成对用户查询的回答。

在OpenAI平台上，提示词（Prompt）的示例代码可能如下所示：

def question_answering(context, query):
    # 将查询和上下文信息格式化为提示语
    prompt = f"Given the context below, please answer the following query:\n\nContext: {context}\nQuery: {query}\nYour response should be concise and relevant."

    # 使用LLM生成回答
    response = get_completion(instruction=prompt, model="gpt-3.5-turbo")
    answer = response.choices[0].message["content"]
    
    return answer

这段代码展示了如何构建一个简单的提示语，将上下文和查询作为输入提供给LLM，并获取回答。

此外，尽管OpenAI在LLM市场上处于领先地位，但市场上还有其他一些替代方案，包括：