前言
LangGraph中的代理检索增强生成（RAG）全称为Agentic Retrieval-Augmented Generation
简单来说，RAG 就像是给大型语言模型（LLM）装了一个“外挂”，让它能够用到最新的、相关的或者私密的信息，从而更好地回答问题。这个技术特别适合问答机器人、客服系统，还有那些需要针对特定数据提供见解的场景。
LLM 虽然很厉害，但它有个“知识截止日期”，之后的知识就不知道了。RAG 就是通过检索机制，从提前整理好的数据里找到有用的信息，然后结合 LLM 的能力，生成针对用户问题的答案。
RAG 主要有两个关键部分：
- 索引：就是把数据整理好，方便快速找到需要的内容。
- 检索和生成：当用户提问时，先找到相关的数据，再用 LLM 的能力生成回答。
具体来说，RAG 需要完成两个主要流程：
- 数据索引：把数据分成小块，然后存起来，方便搜索。
- 查询处理：根据用户的问题，找到相关的数据块，然后生成合适的回答。
总之，RAG 就是让 LLM 能够更好地利用外部信息，更聪明地回答问题。
Embeddings
什么是嵌入（Embeddings）？
嵌入是一种把复杂的数据（比如单词、句子）转换成一组数字的方法。这些数字就像一个“代码”，能够把数据的意思或者特征“打包”起来，让机器更容易理解。你可以把它想象成把单词、短语或者文档变成机器能处理的数字形式，但同时尽量保留它们本来的意思。
比如说，在自然语言处理（NLP）里，一个单词嵌入可以把“cat”（猫）这个词变成一个数字向量，让它在数字空间里离“kitten”（小猫）或者“dog”（狗）这样的词更近，因为它们意思相近，而不是因为它们拼写相似。
嵌入是什么样的？
一个单词或短语的嵌入看起来可能是一串数字，比如：
[0.32, -0.45, 1.67, 0.25, -0.09, ... , -0.65]
这个向量里的每一个数字都代表了一个“维度”，用来捕捉这个词意思的一个独特方面。这些数字是根据嵌入的训练数据得出来的。
对我们来说，这只是一串数字，但对机器来说，这串数字就像是一个“小包裹”，里面装着这个词的意思，而且这个表示方式很紧凑，很有意义。
流行的嵌入类型
1. OpenAI 嵌入
- 介绍：基于 GPT 的嵌入，很擅长捕捉广泛的知识。
- 优点：因为是在海量、多样化的数据上训练的，所以适合各种通用的自然语言处理任务。
- 缺点：计算成本高，对特别专业的数据不够“贴身”。
2. Sentence-BERT（SBERT）
- 介绍：常用来比较句子或段落之间的相似性。
- 优点：专门优化了句子级别的比较，非常适合问答和文档检索。
- 缺点：如果遇到复杂、微妙的文本，而这些文本和它的训练数据不匹配，效果可能会打折扣。
3. Doc2Vec
- 介绍：适合处理大段文本，比如文档或章节。
- 优点：能够处理整个文档，非常适合文档聚类和分类。
- 缺点：在单词或句子级别的细粒度相似性比较上不太行。
4. FastText
- 介绍：Facebook AI 开发的模型，能捕捉词内部的信息，比如词根、词缀，对罕见词或专有名词很有效。
- 优点：在处理复杂词形变化的语言或者生僻词时特别厉害。
- 缺点：相比大型模型，可能对语义的理解不够细腻。
5. TF-IDF 嵌入
- 介绍：经典的“词频 - 逆文档频率”方法，虽然简单，但对有些应用来说很有效。
- 优点：速度快，计算成本低，适合基于关键词的简单检索。
- 缺点：因为它只看词频，所以缺乏对上下文的深度理解。
简单来说，这些嵌入各有各的“拿手活”，选择哪种取决于你要解决的问题！
相关资料和论文
1. Word2Vec（Mikolov 等人，2013）
- 核心概念：Word2Vec 是一种用神经网络生成密集单词向量的方法。它的核心思想是“相似的上下文，相似的词”，也就是说，经常出现在相似上下文中的词，在向量空间里会被放得很近。
- 例子：比如，“猫”和“狗”经常出现在宠物相关的上下文中，所以它们的向量会很接近。
2. GloVe（全局词向量，Pennington 等人，2014）
- 核心概念：GloVe 是一种基于统计的方法，通过分析整个语料库中词的共现关系来学习词之间的关系。
- 例子：如果“猫”和“宠物”经常一起出现，那么它们的向量就会反映出这种关系。GloVe 的特点是它会考虑全局的词频信息。
3. BERT（Devlin 等人，2018）
- 核心概念：BERT 和后来的模型（比如 RoBERTa 和 DistilBERT）引入了一种能够捕捉上下文中词关系的嵌入方法。BERT 的特点是它可以根据上下文动态生成词向量，而不是固定不变的。
- 例子：比如“银行”这个词，在“河边的银行”和“银行的利率”中，BERT 能生成不同的向量，因为它能理解上下文。
从大型语言模型（LLM）中提取的嵌入模型
什么是基于 LLM 的嵌入模型？
像 OpenAI 的 GPT、Google 的 BERT 或 Meta 的 LLaMA 这样的大型语言模型（LLM）生成的嵌入模型，彻底改变了我们从文本中提取语义信息的方式。这些模型生成的嵌入能够捕捉语言中的复杂细节，比如上下文、细微差别、语法和语义，这比传统的嵌入技术厉害多了。
为什么用基于 LLM 的嵌入？
基于 LLM 的嵌入（比如 BERT 或 GPT 的嵌入）有以下几个好处：
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捕捉上下文中的意思：这些嵌入可以根据周围的词动态调整，能够理解句子或短语中的具体含义。比如，“苹果”在“苹果手机”和“苹果树”中，嵌入会不一样，因为它能理解上下文。
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动态、任务专用的表示：这些嵌入可以根据不同的任务（比如问答或者文本总结）调整自己的表示方式。比如，同一个句子在问答任务和翻译任务中，嵌入可能会有所不同，因为任务的需求不一样。
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支持迁移学习：这些嵌入是在海量数据上预训练的，能够很好地适应各种不同的任务和行业。比如，一个在新闻数据上训练好的嵌入模型，也可以用在医疗文本分析上，因为它有很强的泛化能力。
简单来说，基于 LLM 的嵌入就像是一个“智能翻译器”，能够根据不同的场景和任务，灵活地理解语言的复杂性。
