基于RAG的文档QA系统概念与原理详解
1 技术介绍
1. 文档切分（Indexing）
在RAG问答系统中，文档切分是将整个文档分解成更小的、可管理的单元（chunk）的过程。这一步骤至关重要，因为它直接影响到后续检索的准确性和效率。切分可以基于句子、段落或者固定长度的文本块。切分的目的是为了在保持语义完整性的同时，提高检索的粒度和效率。例如，使用RecursiveCharacterTextSplitter，我们可以将文档分割成固定字符长度的块，同时设置一定的重叠区域以保持上下文连贯性。
2. 语句嵌入（Embeddings）
语句嵌入是将文本转换为向量空间中的点，这些点可以捕捉文本的语义信息。在RAG系统中，我们通常使用预训练的语言模型（如OpenAI的Ada）来生成这些嵌入。嵌入向量使得我们可以在向量空间中进行高效的相似度计算。通过OpenAIEmbeddings，我们可以将文本块转换为嵌入向量，这些向量随后被存储在向量数据库中，用于检索。
3. 召回搜索（Retrieval）
召回搜索是RAG系统中的核心步骤，它涉及根据用户的查询从向量数据库中检索最相关的文档块。这一步骤通常基于向量之间的相似度计算。在RAG系统中，有两种主要的相似度度量方法：余弦相似度和欧几里得距离。
- 余弦相似度：衡量两个向量之间的夹角，从而评估它们的相似性。当两个向量的方向越接近，它们的余弦相似度越接近1，表示它们越相似。余弦相似度适用于捕捉语义相似性，因为它关注的是向量的方向而非大小。
- 欧几里得距离：衡量两个向量在空间中的实际距离。欧几里得距离越小，表示两个向量越接近。它适用于那些向量的大小直接相关的场合，但在文本相似度计算中不如余弦相似度常用。
在RAG系统中，通常会选择余弦相似度作为相似度度量，因为它更适合于捕捉文本的语义相似性。通过计算查询向量和文档块向量之间的余弦相似度，系统可以检索出与查询最相关的文档块。
4. 拼接Prompt进行问答（Generation）
一旦检索到相关的文档块，下一步是将这些块与原始查询拼接成一个prompt，然后输入到语言模型中生成答案。这个prompt通常包括查询和检索到的文档块，有时还会包括一些指导性的语言，告诉模型如何结合这些信息生成答案。这个过程是RAG系统生成准确、相关回答的关键。
通过上述步骤，RAG系统能够有效地结合检索到的外部知识，减少“幻觉”现象，提高问答系统的准确性和可靠性。这种结合检索和生成的方法，使得RAG成为处理复杂问答任务的强大工具。
2. 整体架构流程
2.1 加载文档
首先，我们需要加载鲜花公司管理手册的文档。这可以通过使用langchain的文档加载器来实现。例如，如果文档是PDF格式的，我们可以使用PyPDFLoader：
python
from langchain.document_loaders import PyPDFLoader
loader = PyPDFLoader("path_to_management_manual.pdf")
pages = loader.load_and_split()
2.2 文档切分
接下来，我们将文档切分成更小的段落，以便进行处理。使用RecursiveCharacterTextSplitter进行切分：
python
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=200, chunk_overlap=100)
paragraphs = []
for page in pages:
paragraphs.extend(text_splitter.create_documents([page.page_content]))
2.3 语句嵌入
将文档段落转换为向量形式，以便存储在向量数据库中。使用OpenAIEmbeddings进行嵌入：
python
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
embeddings = OpenAIEmbeddings()
vectors = [embeddings.embed_text(paragraph) for paragraph in paragraphs]
2.4 召回搜索
使用向量数据库进行召回搜索，找到与查询最相关的文档段落。这里我们使用Chroma作为向量数据库：
python
from langchain_community.vectorstores import Chroma
db = Chroma.from_documents(paragraphs, OpenAIEmbeddings())
retriever = db.as_retriever()
docs = retriever.get_relevant_documents("查询内容")
2.5 拼接Prompt进行问答
最后，我们将查询和相关文档段落拼接成prompt，然后使用语言模型生成回答：
python复制
prompt_template = """
你是一个问答机器人。
你的任务是根据下述给定的已知信息回答用户问题。
确保你的回复完全依据下述已知信息。不要编造答案。
如果下述已知信息不足以回答用户的问题，请直接回复"我无法回答您的问题"。
已知信息:
{info}
用户问：
{question}
请用中文回答用户问题。
"""
from langchain.prompts import PromptTemplate
template = PromptTemplate.from_template(prompt_template)
prompt = template.format(info=docs[0].page_content, question="查询内容")
from langchain_openai import ChatOpenAI
llm = ChatOpenAI()
response = llm.invoke(prompt)
print(response.content)
