RAG检索增强生成 | 豆包MarsCode AI刷题

炼铁术士
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RAG概述

RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种先进的深度学习模型，它结合了检索（Retrieval）和生成（Generation）的技术，以提高问答系统的性能。RAG模型的核心思想是，通过检索与问题相关的文档片段，然后将这些片段作为上下文输入到生成模型中，以生成更准确和详细的答案。

RAG的工作原理

RAG模型的工作原理可以分为以下几个步骤：

  1. 问题理解：模型首先理解用户提出的问题。
  2. 检索相关文档：根据问题，模型检索一个大型文档集合，寻找最相关的文档片段。
  3. 文档向量化：将检索到的文档片段转换为向量，以便进行相似性比较。
  4. 答案生成：使用预训练的语言模型，结合检索到的文档片段生成答案。

RAG的关键组件

1. 文本切分（Text Splitting）

在处理大量文本数据时，我们需要将文本切分成更小的片段，以便更有效地处理和检索。这个过程称为文本切分。切分的目的是为了减少计算复杂度，提高检索效率，并允许模型更好地处理长文档。 python复制

from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter

text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)

2. 分段向量化（Vectorization）

将文本切分后，下一步是将这些文本片段转换为向量，以便模型可以处理。这个过程称为向量化。向量化通常通过嵌入模型（如BERT、GPT等）来实现，它将文本转换为高维空间中的向量，这些向量能够捕捉文本的语义信息。 python复制

class DoubaoEmbeddings(BaseModel, Embeddings):
    def embed_query(self, text: str) -> List[float]:
        embeddings = self.client.embeddings.create(model=self.model, input=text)
        return embeddings.data[0].embedding

embeddings = DoubaoEmbeddings(model=os.environ["EMBEDDING_MODELEND"])

3. 问答检索（Question Answering Retrieval）

在问答系统中，我们需要从文档集合中检索与问题最相关的信息。这个过程称为问答检索。问答检索通常使用向量存储和相似性搜索技术来实现，它允许模型快速找到与问题最相关的文档片段。 python复制

from langchain.indexes import VectorstoreIndexCreator

index = VectorstoreIndexCreator(embedding=embeddings).from_loaders([loader])

4. 生成答案（Generating Answers）

一旦检索到相关信息，RAG模型将使用这些信息来生成答案。这个过程称为答案生成。答案生成通常通过一个预训练的语言模型来实现，如GPT模型，它能够根据检索到的文档片段生成连贯、准确的答案。 python复制

llm = ChatOpenAI(model=os.environ["LLM_MODELEND"], temperature=0)

query = "玫瑰花的花语是什么？"
result = index.query(llm=llm, question=query)
print(result)  # 打印查询结果

RAG的优势

RAG模型相比于传统的问答系统，具有以下优势：

  • 更好的上下文理解：RAG模型能够检索和利用大量的上下文信息，这有助于模型更好地理解问题的上下文。
  • 更高的准确性：通过结合检索到的文档片段，RAG模型能够生成更准确和详细的答案。
  • 更强的泛化能力：RAG模型不仅限于训练数据中的问题，它能够处理更广泛的、未见过的问题。

RAG的挑战

尽管RAG模型具有许多优势，但在实际应用中也面临一些挑战：

  • 计算资源需求：RAG模型需要大量的计算资源，特别是在向量化和检索阶段。
  • 文档覆盖范围：RAG模型的性能受限于检索到的文档的质量。如果文档覆盖范围不够广泛，模型的性能可能会受到影响。
  • 检索效率：在处理大规模文档集合时，检索效率是一个重要的考虑因素。如何快速准确地检索到相关信息是一个挑战。

RAG的实际应用

RAG模型在多个领域都有广泛的应用，包括但不限于：

  • 客户服务：在客户服务领域，RAG模型可以用来回答客户的问题，提供更准确和及时的支持。
  • 医疗咨询：在医疗领域，RAG模型可以帮助医生快速检索医疗文献，提供基于证据的医疗建议。
  • 教育：在教育领域，RAG模型可以作为辅助工具，帮助学生和教师快速找到相关信息。

总结

RAG模型通过结合检索和生成技术，提供了一种强大的方法来处理问答任务。通过切分文本、向量化、检索相关信息和生成答案，RAG模型能够提供准确和相关的回答。这种方法特别适用于需要处理大量文档和复杂查询的场景。随着技术的进步和计算资源的增加，RAG模型有望在未来的问答系统中发挥更大的作用。

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