RAG(Retrieval-Augmented Generation)的经典结构通常包含以下几个核心模块,每个模块都承担着特定的功能,共同工作以提升生成文本的质量和相关性。
1. 输入处理模块(Input Processing Module)
1.1 功能:
- 接收原始的用户查询或待生成文本的输入。
- 对输入进行必要的预处理,以便后续模块能够更好地处理。
1.2 关键组件:
- 文本预处理工具:包括分词、去除停用词、词干提取等,以标准化文本输入。
- 编码器:将预处理后的文本转换成模型能够理解的数字表示,通常是词嵌入(word embeddings)。
1.3 示例操作:
- 输入查询:“最新的人工智能研究进展”。
- 预处理:分词、去除停用词,得到“最新 人工智能 研究 进展”。
- 编码:将每个词转换为对应的词向量。
2. 检索模块(Retrieval Module)
1.1 功能:
- 根据输入查询,从大型文档库或知识库中检索出最相关的信息。
1.2 关键组件:
- 查询生成器(Query Generator):将预处理后的文本转换成适合检索的格式,可能包括关键词提取、查询意图识别等。
- 检索索引(Retrieval Index):通常是倒排索引,用于快速查找包含特定词汇的文档。
- 检索函数(Retrieval Function):如TF-IDF、BM25或深度学习模型,用于计算查询与文档的相关性得分。
1.3 示例操作:
- 查询生成器生成检索查询:“人工智能 研究 进展”。
- 检索索引找到包含这些关键词的文档。
- 检索函数计算得分,选择最相关的文档。
3. 信息抽取与融合模块(Information Extraction and Fusion Module)
1.1 功能:
- 从检索到的文档中提取关键信息。
- 将提取的信息与原始查询融合,形成新的输入。
1.2 关键组件:
- 信息抽取器(Information Extractor):可以是摘要提取、实体识别、关系抽取等,用于从文档中提取有用信息。
- 上下文融合器(Context Fusion):将抽取的信息与原始查询合并,创建一个增强的上下文。
1.3 示例操作:
- 从检索到的文档中提取摘要或关键段落。
- 将摘要与原始查询结合,形成新的输入:“最新的人工智能研究进展:[摘要内容]”。
4. 生成模块(Generation Module)
1.1 功能:
- 基于融合后的输入,生成最终的文本输出。
1.2 关键组件:
- 预训练语言模型(Pretrained Language Model):如GPT、BERT等,具有强大的语言理解和生成能力。
- 微调层(Fine-tuning Layer):针对特定任务对模型进行微调,以提高生成文本的相关性和质量。
1.3 示例操作:
- 使用GPT模型基于融合后的输入生成回答:“最新的人工智能研究进展包括[详细内容]”。
5. 输出处理模块(Output Processing Module)
1.1 功能:
- 对生成模块的输出进行后处理,以确保输出的质量和可用性。
1.2 关键组件:
- 文本后处理工具:包括语法检查、去重、格式化等。
- 解码器:将模型的输出转换成可读的文本格式。
1.3 示例操作:
- 生成文本:“最新的人工智能研究进展包括[详细内容]”。
- 后处理:检查语法错误,调整格式,确保文本流畅。
通过这样的结构,RAG能够利用检索到的信息来指导文本生成过程,从而生成更加准确、丰富和相关的文本。
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