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检索增强生成（RAG）简介

news 2025/5/14 8:06:16

检索增强生成（RAG）简介

Brief Introduction to Retrieval-Augmented Generation (RAG)

By Jackson@ML

世间先有大语言模型（Large Language Models, 即LLMs）或曰大规模语言模型，然后有检索增强生成（RAG）。

1. 什么是检索增强生成？

检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，即RAG） 是指对大型语言模型输出进行优化，使其能够在生成响应之前引用训练数据来源之外的权威知识库。

大型语言模型（LLM）用海量数据进行训练，使用数十亿个参数为回答问题、翻译语言和完成句子等任务生成原始输出。

在 LLM 本就强大的功能基础上，RAG 将其扩展为能访问特定领域或组织的内部知识库，所有这些都无需重新训练模型。这是一种经济高效地改进LLM 输出的方法，让它在各种情境下都能保持相关性、准确性和实用性。 - Amazon Web Service

2. 检索增强生成（RAG）体系架构

检索增强生成（RAG）是基于知识库的LLM，和针对企业的特定数据源（诸如企业文档，数据库和内部应用程序等）相结合的软件体系架构。

RAG能确保和提高LLM响应的准确性和相关性。

由于RAG使用向量数据库存储使用语义搜索检索的最新信息，连同其他有用信息一道，添加到Prompts的上下文窗口，助力大模型生成潜在的、最佳的和最新的响应。

当前市面流行的AI聊天机器人，以及Web应用程序，均利用Llama2和GPT等大语言模型，来生成满足用户提示词的响应。
凭借自身对自然语言的细微差别和生成能力的深入理解，大模型都成了RAG体系架构的基础。

以英伟达为例，下面是信息分块、向量化以及存储的架构。

在这里插入图片描述
图1 来自于nvidia.cn

3. 向量数据库

向量数据库是 RAG 系统的核心，可以以数据块形式有效地存储特定业务的数据信息，每个数据块由嵌入模型产生的相应多维向量表示。存储在向量数据库中的数据块可以是文本、图形、图表、表格、视频或其他数据模式。

1）向量数据库优势

这些数据库可以处理向量空间操作的复杂性和特异性，如余弦相似性，因此具备几个关键优势：

高效相似性搜索：能够快速搜索最接近查询向量的 top-K 向量，对语义搜索和推荐系统而言至关重要。
处理高维数据：随着数据中相关特征数量的增加，使用传统 SQL 数据库难以提供最快的性能。
可扩展性：向量数据库可以在多个 GPU 加速服务器上运行，以提供理想的数据摄取或相似性搜索性能。
实时处理：RAG 应用，如 AI 聊天机器人，依靠向量数据库提供最新的业务信息发送给 LLM，因此 LLM 能够更好地满足用户的查询。
增强的搜索相关性：通过理解语义关系，改善内容发现和用户体验，提供更相关的结果。
这些功能令向量数据库成为 RAG 不可或缺的一部分，支持涉及复杂数据的高效运维。

2）向量检索机制

向量检索机制是RAG系统运行的坚实基础，支持快速高效检索特定的企业信息。

从使用嵌入模型对数据初始分块并转换为向量，到运用ANN搜索等算法从向量数据库中检索top-K匹配向量，要经历一系列复杂过程。这些算法通常需要GPU来加速。这种检索机制，对企业环境的大量数据集至关重要。

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图2 来自于together.ai

4. 检索增强生成（RAG）的重要性

大语言模型（LLMs）是关键的人工智能技术，作为AI聊天机器人（例如:ChatGPT, Deepseek等）和自然语言处理（Natural Language Processing, 简称NLP）的应用程序提供支持。

其目的是，通过交叉引用权威知识库，能够创建在各种环境或上下文中顺利回答用户问题的机器人。但不幸的是，LLM技术的本质引入了不可预测性；另外，LLM引入的数据是静态的，并引入了其所掌握知识的截止日期。

这就带来了问题和挑战：

当没有提供答案时，会提供虚假信息；
但需要特定的当前响应时，可能提供通用（而非特定）或过时的信息；
由非权威来源创建响应；
基本术语混淆，不同的训练数据来源，使用相同的术语来探讨不同的事件，当然会产生不准确的响应。

产生这些问题的大模型，就类似于非常热心帮助别人但技术能力欠缺的工程师一样，会绝对自信回答一系列问题；但不凑巧的是，这种态度会对用户产生负面影响；久而久之，人类会放弃使用聊天机器人。

5. 解决LLM幻觉

企业级人工智能解决方案，往往面临重大挑战，那就是使用LLM会导致幻觉现象。幻觉，通俗地说就是由大模型响应后，看起来逻辑连贯且非常合理，但与事实不符或不准确，这不是人类所期望的结果。这样的问题会危及企业决策过程的准确性，也会降低人工智能驱动的洞察力的可靠性。

如果借助RAG，则可以在LLM提示的上下文窗口中，获得额外的指令和相关数据块，进行更完善的处理，以提供更明智的响应，从而减少错误信息，但RAG不能彻底消除幻觉。

仍然需要运用传统技术，以减少幻觉现象。企业部署应用程序，可能仍然需要使用安全护栏来减轻有害的用户交互。

6. 检索增强生成的主要步骤

RAG引入了信息检索组件，该组件利用用户prompt输入，首先会从新数据源提取信息；用户查询后相关信息均提供给LLM。

由已有的LLM将新知识及其训练数据创建更好的响应，以满足用户需要。以下是RAG的主要步骤：

1）创建外部数据

位于LLM原始训练数据集之外的数据，成为新数据；新数据可来自于多个数据源，诸如：关系型数据库，文档数据库，API等。
新数据可能以各种格式存在，例如：文本文件，数据库记录或长文本等。

另一种数据，由称为嵌入语言模型的AI技术将数据转换为数字表示形式，并存储在向量数据库中。其过程会创建生成式AI大模型能够理解的知识库。

2）检索相关信息

接下来，要执行相关性搜索。用户查询将转换为向量表示形式，并与向量数据库匹配。
例如，考虑一个可以回答组织特定专业问题的智能聊天机器人。如果员工搜索：“我本人如何休年假？”，系统将检索年假政策文件以及员工个人过去的休假记录。这些个性化的特定文件将被退回，因为它们与员工输入的内容高度相关。相关性是使用数学向量计算和表示法计算和建立的。

3）增强LLM提示

到了这一步，RAG模型通过在上下文中添加检索到的相关数据来增强用户prompts(即输入信息)；这里，提示词工程会与LLM进行有效沟通。这部分增强提示允许大语言模型为用户查询生成准确的答案。

4）更新外部数据

外部数据虽然有用，但也面临可能过时。要维护当前信息以供检索，需异步更新文档，并更新文档的嵌入表示形式。可通过自动化实时流程或定期批处理，来执行此操作。

企业级应用程序如何运用RAG，以及RAG是否可以托管至云服务，从而减轻企业网络部署和应用开发的成本等，笔者将陆续推出相关技术文章。

*鸣谢：

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