Rag知识库

定义

• RAG 知识库是基于 RAG（检索增强生成）技术构建的知识库。它是一种将外部知识检索与语言模型生成能力相结合的知识管理系统，旨在提高语言模型回答的准确性、时效性和可靠性。以下是关于 RAG 知识库的详细介绍：
  • 核心原理：RAG 知识库的核心思想是在语言模型生成回复之前，先从外部的知识库中检索相关信息，然后结合检索结果来生成回答。它通过将知识存储在外部知识库中，并在需要时进行检索，弥补了语言模型自身知识储备的不足，减少了幻觉问题的出现，同时也能够及时获取最新的知识。
  • 构建流程：
    • 知识整理：收集各种格式的文件，如 word、pdf、ppt等，以及在线网页内容等作为知识来源。
    • 数据清洗及格式化：将不同格式的数据内容提取为纯文本，以便后续处理。
    • 内容切分：把文本内容按段落、主体或逻辑单元切分成较小的知识片段，每个片段应具有相对独立的语义。
    • 向量化：使用 Embedding 模型将每个知识片段转化为向量表示，使得计算机能够通过计算向量之间的相似度来衡量知识片段与问题的相关性
    • 关联元数据：给每个向量关联相关元数据，如文档名称、创建时间、作者、来源等，方便后续的管理和检索。
    • 载入向量数据库并建立索引：将向量化后的知识片段及其元数据载入向量数据库，如 FAISS、Pinecone等，并建立索引，以实现快速的向量检索。
  • 工作流程：
    • 召回：当用户提出问题后，系统先将问题进行向量化处理，然后用该向量去向量数据库中进行最近邻搜索，找到与问题向量最相似的若干个知识片段作为候选结果。
    • 重排：对召回的候选段落进行重新排序，通过将候选段落与查询拼成联合文本，送入经过交叉注意力训练的 Transformer 模型进行深层交互编码，然后对输出进行相关性打分，最后按分数降序排列，筛选出最相关的知识片段。
    • 生成：将重排后筛选出的知识片段与用户的问题一起输入到大语言模型中，大语言模型根据这些输入信息生成最终的回答。
  • 应用场景：
    • 智能客服与问答系统：客服机器人可以基于 RAG 知识库中的产品手册、故障处理文档等回答用户问题，提升回答的准确性和用户体验。
    • 企业知识库与内部助手：RAG 可以帮助企业构建内部专家系统，员工能够快速获取所需的内部文档信息，如代码库、设计规范、会议纪要等。
    • 内容创作与研究辅助：能帮助作者、记者等快速整合多方信息，生成报告、大纲或摘要等。
    • 医疗、法律等专业领域：在这些对准确性要求极高且知识更新快的领域，RAG 可以帮助专业人员检索最新的诊疗指南、相似案例和法条等，辅助他们做出更准确的决策。