检索增强生成(RAG)技术概述

检索增强生成(RAG)技术概述

什么是RAG?

检索增强生成(Retrieval Augmented Generation,RAG)是一种将基于通用世界知识的大型语言模型(LLM)与特定企业的信息源(如文档、SQL数据库和内部业务应用)相结合的软件架构。通过RAG，我们可以显著提高LLM响应的准确性、相关性、实用性。

RAG的核心思想是通过自有垂域数据库检索相关信息，然后将其合并成为提示模版，给大模型润色生成回答。这种技术方案有效地解决了纯LLM模型在知识局限性、幻觉问题和数据安全性方面的不足。

RAG的基本组成

RAG系统主要由三个部分组成:

1. 检索组件: 负责从外部知识库中检索与用户查询相关的信息。
2. 增强组件: 将检索到的信息与用户查询合并，形成增强的上下文。
3. 生成组件: 使用大型语言模型根据增强的上下文生成最终响应。

RAG的工作流程

RAG的工作流程包含三个主要步骤:

1. 检索: 根据用户的查询内容，从外部知识库获取相关信息。具体而言，将用户的查询通过嵌入模型转换为向量，以便与向量数据库中存储的相关知识进行比对。通过相似性搜索，找出与查询最匹配的前K个数据。
2. 增强: 将用户的查询内容和检索到的相关知识一起嵌入到一个预设的提示词模版中。
3. 生成: 将经过检索增强的提示词内容输入到大型语言模型中，以生成所需的输出。

RAG技术的原理

检索机制

RAG的检索机制通常基于向量相似度搜索。系统首先将用户查询和知识库中的内容转换为向量，然后计算它们之间的相似度，最终返回与查询最相关的知识片段。

常用的向量数据库包括:FAISS、Chroma、Weaviate、Pinecone、Milvus。

生成机制

生成机制主要依赖于大型模型语言(LLM)，如GPT、LLama等。LLM接收经过检索增强的提示词，并基于这些上下文生成最终响应。

生成过程的关键在于如何将检索到的相关信息有效地融入到LLM的输入中，以引导模型生成更准确、更相关的回答。

提示工程

提示工程是RAG中关键技术，涉及如何涉及提示模版，将检索到的信息有效地与用户查询结合，形成适合LLM处理的输入。

一个好的提示模版应该1.清晰地定义问题的上下文。2.适当地组织检索到的相关信息。3.明确地指导LLM的生成方向。4.保持合理的长度和复杂度。

RAG技术的优势

解决LLM应用痛点

RAG通过整合外部知识源，有效解决了纯LLM模型在应用中面临的几个关键问题:

1. 垂直领域知识的幻觉: 通过检索外部权威知识库，RAG可以提供更准确和可靠的领域特定知识，减少生成幻觉的可能性。
2. 大模型知识持续更新的困难: 无需重新训练模型，RAG可以通过访问最新的外部知识库，保持输出的时效性和准确性。
3. 无法整合长尾语义知识: RAG能够从广泛的知识库中检索长尾语义知识，从而生成更丰富和全面的响应。
4. 可能泄漏的训练数据隐私问题: RAG允许在私有或特定领域数据上使用，而不必将所有数据公开用于模型训练。

知识的局限性

RAG技术通过外部知识库扩展了LLM的知识范围，使其能够处理模型训练数据中未包含的信息。这对于需要特定领域知识的应用尤为重要，如医疗、法律、金融等专业领域。

数据安全性

对于企业来说，数据安全至关重要。RAG允许在不将私有数据上传到第三方平台的情况下，利用内部数据训练和生成模型，从而避免数据泄漏风险。这使得企业能够在保持数据安全的同时，享受AI技术带来的便利。

高效的知识更新

与重新训练整个模型相比，更新外部知识库要简单得多。这意味着当有新的信息需要整合时，只需要更新知识库，而不需要重新训练整个LLM模型，大大降低了维护成本和时间。

RAG技术的实现

系统架构

一个典型的RAG系统架构包括以下几个关键组件:

1. 文档存储和索引: 用于存储和索引外部知识库的内容，通常使用向量数据库实现。

2. 嵌入模型: 将文本内容转换为向量表示，以便进行相似度搜索。

3. 检索引擎: 根据用户查询从知识库中检索相关文档或片段。

4. 提示生成器: 将检索结果和用户查询组合成适合LLM处理的提示。

5. 大型语言模型: 根据提示生成最终响应。

实现流程

RAG实现流程可以分为以下几个步骤:

1. 知识库准备: 收集和整理需要用于检索的文档或数据。
2. 文档预处理: 对文档进行清洗、分段等预处理操作，以便更好地进行向量化和检索。
3. 向量化: 使用嵌入模型将文档内容转换为向量表示。
4. 索引构建: 将向量化的文档内容存储到向量数据库中，并构建索引以支持高效检索。
5. 查询处理:
   • 接收用户查询
   • 对查询进行向量化
   • 从向量数据库中检索相关文档
   • 将检索结果与查询组合成提示
   • 使用LLM生成最终响应

常见的实现框架

目前有许多开源的RAG框架可供选择，以下是几个流行的RAG框架:

1. LangChain: 一个广泛使用的RAG框架，提供了丰富的组件和工具。
2. LLama-Index: 专为LLama系列模型设计的RAG框架。
3. RAGFlow: 相对较新的RAG框架，注重简洁性和效率，提供预设组件和工作流。

RAG技术的应用场景

企业知识库问答系统

RAG可以用于构建企业内部的知识问答系统，帮助员工快速获取公司政策、产品信息、技术文档等内部知识。通过整合企业内部的各种文档和数据源，RAG系统可以提供准确、权威的答案，同事保护敏感数据不被泄漏。

垂直领域智能助手

在医疗、法律、金融等专业领域，RAG可以结合领域知识库，提供专用的智能问答服务。例如医疗领域的RAG系统可以整合医学文献、临床指南、患者数据，辅助医生和患者获取准确的医疗信息。

客户服务与支持

RAG可以用于改进客户服务和支持系统，通过快速检索产品文档、常见问题和解决方案，为客户提供准确、一致的响应。这不仅提高了客户满意度，还减轻了客服人员的工作负担。

文档自动化处理

RAG可以自动处理和提取大量文档中的信息，生成摘要，回答问题或执行其他文档相关的任务。这对于需要处理大量报告、合同和法律文件的组织特别有用。

混合云AI应用

在混合云环境中，RAG可以整合不同云平台和本地环境中的数据和模型，提供统一的AI服务。这使得企业可以在保持数据控制的同时，充分利用云资源的优势。