大模型RAG项目实战：RAG技术原理及核心架构

注：此文章内容均节选自充电了么创始人，CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《GPT多模态大模型与AI Agent智能体》（跟我一起学人工智能）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】

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GPT多模态大模型与AI Agent智能体系列一百一二十八

大模型RAG项目实战：RAG技术原理及核心架构

5.1 RAG技术原理
在探索人工智能的前沿领域时，经常会遇到一些令人兴奋的新概念和技术，它们不断地推动着机器学习和自然语言处理的边界。RAG便是这样一个引人注目的技术，它不仅代表了当前大模型应用的一种趋势，同时也预示着未来人机交互和信息检索的可能方向。本节将深入探讨RAG技术背后的原理，包括它的概念和应用、技术架构、以及如何通过分块和矢量化、搜索索引、重新排序和过滤、查询转换、查询路由、智能体Agent的整合，以及响应合成器等高级技术来实现高效的问答服务。此外，还将讨论如何对RAG系统模型进行微调，以及如何进行性能评估以确保系统的准确性和可靠性。通过这些深入的分析和理解，可以更全面地把握RAG技术的精髓，并为实际应用打下坚实的基础。
5.1.1 RAG的概念与应用
RAG是一种结合了大模型和向量数据库的技术，旨在提高生成答案的质量和准确度。具体来说，RAG通过引入一个向量数据库作为外部知识源，使得大模型在生成回答时能够参考更多的背景信息，从而提供更加丰富和准确的输出。这种技术的运用，不仅提升了模型的回答质量，还扩展了其在不同场景下的应用能力。RAG的工作原理可以概括为以下几个步骤：首先，当用户提出一个问题时，系统会利用向量数据库进行检索，找出与问题相关的信息片段；然后，将这些检索到的信息作为上下文，与大模型生成的答案相结合，形成最终的输出。这种方法类似于将传统的搜索引擎与先进的自然语言处理能力结合起来，以提供更智能化的服务。RAG技术在多个领域都展现出了其潜力，包括问答服务、与数据对话的应用程序等。随着技术的不断发展和完善，RAG有望成为未来人工智能系统中的一个重要组成部分，为用户带来更加高效和精确的信息获取体验。
RAG的应用非常广泛，它在多个领域展示了显著的优势：
（1）提升准确性和相关性：通过在生成答案之前检索广泛的文档数据库中的相关信息，引导语言模型的生成过程，从而极大地提升了内容的准确性和相关性。
（2）缓解幻觉问题：传统的大型语言模型可能会产生所谓的“幻觉”，即生成不存在或错误的信息。RAG通过提供准确的背景信息，有效减轻了这一问题。
（3）提高知识更新速度：在快速变化的信息时代，实时获取最新知识至关重要。RAG能够快速检索最新资料，确保生成的内容反映当前的事实状态。
（4）增强可追溯性：通过明确标记哪些信息是检索得来的，提高了内容生成的透明度和可信度。
（5）实用性和可信度的提升：由于上述优点，RAG使得大型语言模型在实际应用中变得更加实用和可信。
（6）成本效益高：相对于成本高昂的个性化训练或微调，基于RAG的技术方案往往具有更高的成本效益。
综上所述，RAG不仅为大模型应用提供了新的可能性，也推动了人工智能研究领域的发展。接下来深度剖析RAG技术架构。
5.1.2 RAG技术架构
RAG基础技术架构始于一个庞大的文本文档语料库，其核心在于通过检索技术辅助大模型生成答案，使得模型的回答不仅仅依赖于其自身的预测，而是有实际的、可查证的信息作为支撑。RAG的基础技术架构可以分为以下几个关键环节：
（1）数据准备：首先，需要将大量的文本数据加载并准备好，这通常由功能强大的开源数据加载工具来完成，这些工具能够连接到各种数据源，如YouTube、Notion等。
（2）分块与向量化：将文本切分为多个段落，并利用Transformer编码器模型将这些段落转换成向量形式。这一步骤的目的是为了将非结构的文本数据转化为计算机可以高效处理的数值型数据。
（3）建立索引：将所有向量汇集到一个索引中，这个索引将作为后续检索操作的基石。
（4）检索过程：当用户提出一个查询时，同样的编码器模型会将这个查询转换成向量，然后系统会在索引中搜索与查询向量最相近的前k个结果。
（5）上下文提供：从数据库中提取与查询最相关的文本段落，并将这些段落作为上下文信息提供给大语言模型。
（6）生成答案：大语言模型根据所提供的上下文信息和原始查询生成最终的答案。
（7）后处理：在某些情况下，可能需要对检索结果进行进一步的过滤、重新排序或转换，以优化最终输出的答案。
RAG基础技术架构如图5-1所示。

图5-1　RAG基础技术架构
RAG技术的发展不仅限于上述基础架构，还包括了多种高级技术和优化策略，如查询转换、智能体行为、聊天引擎开发、查询路由决策等，这些高级技术使得RAG系统更加灵活和智能，能够更好地适应用户多样化的需求。RAG高级技术架构如图5-2所示。

图5-2　RAG高级技术架构
RAG高级技术架构主要包括以下几个方面：
（1）分块和矢量化：将文档分割成块，并为每个块生成向量表示，以便后续索引和检索。
（2）搜索的索引：构建索引以存储文档块的向量，并使用向量搜索技术如Faiss来高效检索与查询向量最接近的文档块。
（3）Rerank重排序和过滤：对检索结果进行过滤和重新排序，以提高答案的相关性和准确性。
（4）Query变换：通过大模型修改用户输入以提高检索质量，包括查询分解、后退提示和查询重写等技术。
（5） 聊天引擎：支持连续对话，考虑对话历史和上下文，适用于多轮交互式问答场景。
（6）Query路由：根据用户查询动态决定检索路径，例如选择不同的索引或数据存储。
（7）智能体Agent：利用大模型作为推理引擎，结合一系列工具和任务，形成能够自主决策的智能体。
（8）响应合成：将检索到的上下文与用户查询结合，通过大模型生成最终的答案。
接下来深入讲解每个关键环节。
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总结

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