一文(wen)弄(nong)懂RAG技(ji)術
時(shi)間：2024-09-06 來源：華清遠見(jian)
人工(gong)智(zhi)能中(zhong)的(de)(de)RAG技(ji)術，即檢索(suo)(suo)增強(qiang)生(sheng)成(cheng)(cheng)（Retrieval-Augmented Generation），是一種結合信息檢索(suo)(suo)與文本生(sheng)成(cheng)(cheng)的(de)(de)自然語言處理技(ji)術（NLP）。它(ta)通過從(cong)大(da)型(xing)外(wai)部數據庫中(zhong)檢索(suo)(suo)與輸入問(wen)題相(xiang)關的(de)(de)信息，來輔(fu)助生(sheng)成(cheng)(cheng)模型(xing)回答(da)問(wen)題，極大(da)地(di)提升了(le)文本生(sheng)成(cheng)(cheng)的(de)(de)準確(que)性和相(xiang)關性。以下將(jiang)從(cong)RAG技(ji)術的(de)(de)定義(yi)、工(gong)作原理、發展歷程、優勢(shi)及應(ying)用等方面進行(xing)詳(xiang)細(xi)闡述。
一、RAG技術的定義
RAG技術(shu)是(shi)一種(zhong)將(jiang)信息檢(jian)索與(yu)文本生(sheng)成(cheng)相(xiang)結合(he)的自然語言處(chu)理方法。其核心思想在于，通過從外部知識(shi)庫中檢(jian)索相(xiang)關信息，為(wei)文本生(sheng)成(cheng)過程提(ti)供豐富的背景信息和知識(shi)支持，從而顯著提(ti)高生(sheng)成(cheng)的文本質量(liang)和相(xiang)關性。這種(zhong)技術(shu)不僅增強(qiang)了模型的生(sheng)成(cheng)能力(li)，還(huan)使(shi)得生(sheng)成(cheng)的內容更加準確、可(ke)靠(kao)和可(ke)追溯。
二、RAG技術的工作原理
RAG技術(shu)的工作原理(li)主要包括三個步驟：索引（Indexing）、檢索（Retrieval）和生成（Generation）。
1. 索引：首先，將外(wai)部知識庫（如維基百科、專(zhuan)業期刊、書籍等）中的(de)文(wen)檔分割成塊(kuai)，并編(bian)碼成向(xiang)量(liang)形式，存儲在向(xiang)量(liang)數據庫中。這(zhe)一(yi)步是為了在后續(xu)的(de)檢索(suo)階(jie)段實現高(gao)效(xiao)的(de)相似性搜索(suo)。
2. 檢索：當用戶輸(shu)入查詢(xun)時(shi)，系(xi)統會(hui)將查詢(xun)也編(bian)碼成向量(liang)表示，并在向量(liang)數據庫中檢索與查詢(xun)最相關的(de)k個塊(kuai)（top-k chunks）。這些(xie)塊(kuai)將作為生成文本時(shi)的(de)額外上下文信息。
3. 生成：將原始查詢和檢索到的(de)數據(ju)塊一起輸入到預(yu)訓練的(de)Transformer模(mo)型(xing)(xing)（如GPT或BERT）中，模(mo)型(xing)(xing)結合這些信(xin)息生成(cheng)最(zui)終的(de)回答或文本。
三、RAG技術的發展歷程
RAG技術的(de)發展(zhan)經歷(li)了從(cong)基礎Naive RAG到高級Advanced RAG，再到模塊化Modular RAG的(de)全面升(sheng)級。
1. Naive RAG：遵循傳統的Indexing-Retrieval-Generation過程，也被稱為“Retrieve-Read”框(kuang)架(jia)。它簡單地將(jiang)查詢轉換為向量，檢(jian)索(suo)最相關的塊，并輸入(ru)到模型中生成回(hui)答。然而，這種方法在檢(jian)索(suo)質量和(he)生成效果(guo)上存在一定的局限性。
2. Advanced RAG：為了提(ti)高檢(jian)索(suo)(suo)質量，Advanced RAG采用了檢(jian)索(suo)(suo)前(qian)和檢(jian)索(suo)(suo)后(hou)策略。在(zai)索(suo)(suo)引(yin)階段，通過(guo)優化索(suo)(suo)引(yin)結構和查詢優化來提(ti)高被索(suo)(suo)引(yin)內容(rong)的質量和查詢的清晰度。在(zai)檢(jian)索(suo)(suo)后(hou)處(chu)理(li)階段，通過(guo)重新排序塊和上下(xia)文壓縮來選擇(ze)關鍵信息，提(ti)高生成的準確性(xing)和相關性(xing)。
3. Modular RAG：引入多個特定功能模(mo)(mo)塊(kuai)和(he)替換現有(you)模(mo)(mo)塊(kuai)，提供(gong)更(geng)(geng)大的靈活性。模(mo)(mo)塊(kuai)化RAG不僅(jin)限于順序檢索和(he)生(sheng)成(cheng)，還包括迭代和(he)自(zi)適應檢索等方法。它(ta)可以(yi)根據不同的任(ren)務需求調整模(mo)(mo)塊(kuai)配置，實現更(geng)(geng)高效的文本生(sheng)成(cheng)。
四、RAG技術的優勢
1. 提高準確性：通過檢(jian)索與輸(shu)入(ru)問題相關的(de)外部信(xin)息(xi)，RAG技術能夠確(que)保生成的(de)回答(da)(da)更(geng)加精(jing)確(que)。檢(jian)索到的(de)信(xin)息(xi)為模(mo)型提供了(le)更(geng)多上下文和細節，有助于模(mo)型更(geng)好地理解問題并給出(chu)準確(que)的(de)答(da)(da)案。
2. 緩解幻覺問題：傳統的(de)(de)(de)(de)(de)生(sheng)(sheng)成(cheng)模(mo)型有時會產生(sheng)(sheng)與事實不(bu)符的(de)(de)(de)(de)(de)內容，即所謂的(de)(de)(de)(de)(de)“幻覺”問題。RAG技術通過引入檢(jian)索組件，能夠(gou)限制模(mo)型生(sheng)(sheng)成(cheng)不(bu)真(zhen)實或錯誤(wu)的(de)(de)(de)(de)(de)內容，因為模(mo)型在生(sheng)(sheng)成(cheng)時會受到(dao)(dao)檢(jian)索到(dao)(dao)的(de)(de)(de)(de)(de)真(zhen)實信(xin)息的(de)(de)(de)(de)(de)約束(shu)。
3. 知識更新快：RAG框(kuang)架允許通過更新(xin)外部(bu)知識(shi)庫來快速引入(ru)新(xin)知識(shi)。相比于重(zhong)新(xin)訓練整個(ge)模型，這種(zhong)方式更加高效(xiao)和靈活(huo)。因(yin)此(ci)，RAG技術能夠更好地適應不(bu)斷變化的(de)知識(shi)環境。
4. 增強可追溯性：由于RAG技術在生(sheng)成(cheng)文(wen)本時參(can)考了外部(bu)信息(xi)，因此生(sheng)成(cheng)的(de)內容具有更好的(de)可追溯性。這意(yi)味(wei)著可以(yi)追蹤到生(sheng)成(cheng)內容的(de)來(lai)源和(he)依據(ju)，增加了生(sheng)成(cheng)內容的(de)可信度和(he)可靠性。
5. 靈活性和擴展性：RAG框架(jia)可以適(shi)應(ying)不同的應(ying)用場景和(he)(he)任務(wu)需求。無論是(shi)問答系統、對(dui)話(hua)生(sheng)成還(huan)是(shi)文本摘(zhai)要(yao)等任務(wu)，都可以通過調整(zheng)檢索(suo)組件和(he)(he)生(sheng)成組件的配置(zhi)來(lai)實現。此外，RAG技術還(huan)可以與其他NLP技術相(xiang)結合(he)，進一(yi)步提(ti)升性能。
五、RAG技術的應用
RAG技術在多(duo)個(ge)領域都有(you)廣(guang)泛的應用，包括但不限于以下(xia)幾個(ge)方(fang)面：
1. 問答系統：在問答(da)系(xi)統中，RAG技術(shu)可以通過檢索外部知(zhi)識庫來增強模型(xing)的回(hui)答(da)能力，提高回(hui)答(da)的準確性和(he)相關性。
2. 對話生成：在對話生成(cheng)任務中，RAG技術可以使聊天機(ji)器人等應用能夠(gou)更自然地(di)與用戶(hu)進行交(jiao)互(hu)，引用外部資(zi)源的信息(xi)來(lai)生成(cheng)更豐富、更準確的回答。
3. 文本摘要：在文本摘要(yao)任務中，RAG技術(shu)可以(yi)通過并(bing)行(xing)生成社(she)區(qu)摘要(yao)并(bing)匯總，從(cong)多個角度和(he)社(she)區(qu)中提取(qu)信(xin)息，生成更豐富、更全(quan)面的摘要(yao)。
4. 內容生成：在內(nei)容生成領域，RAG技術可(ke)以輔助(zhu)生成具(ju)有更高準確性(xing)和相關(guan)性(xing)的文章、報(bao)告等文本內(nei)容。
六、總結
RAG技(ji)術作(zuo)為一種結合信息檢(jian)索與(yu)文本生(sheng)成(cheng)(cheng)的自然(ran)語言(yan)處理技(ji)術，具(ju)有提高準確性(xing)、緩(huan)解幻(huan)覺問題、知(zhi)識更新快(kuai)、增強可追(zhui)溯性(xing)以及靈活性(xing)和擴展性(xing)等顯著優勢。隨著技(ji)術的不斷(duan)進步和發展，RAG技(ji)術在(zai)多個領(ling)域都將發揮越(yue)來越(yue)重要(yao)的作(zuo)用，成(cheng)(cheng)為推動(dong)自然(ran)語言(yan)處理領(ling)域發展的重要(yao)力(li)量。
