一文理清楚大模型里的RAG架构

一、引言

在人工智能领域，大模型如GPT、T5等取得了显著成就，但在处理知识密集型任务时，仍存在知识过时、幻觉等问题。为解决这些问题，Facebook AI Research（FAIR）团队于2020年提出了RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）技术，它结合信息检索与生成模型的优势，通过从外部知识库检索信息并提供给生成模型，增强了模型处理知识密集型任务的能力，本文将对RAG技术进行深入探讨，希望对你有所帮助。

二、RAG的基本概念

RAG是一种将信息检索和文本生成相结合的技术框架。其核心思想是在生成答案前，先从外部知识库检索相关证据，再基于检索结果和用户输入生成更准确、可靠的回答。简单来说，RAG就是给AI装上“知识导航”，通过检索外部数据，增强大模型的生成效果。

三、RAG的背景与意义

• 背景 ：通用大模型存在知识“过期”、“异想天开”、专业知识局限等问题，亟需优化。而传统通过提示词工程、微调等方法无法有效解决知识实时更新和准确性问题。
• 意义 ：RAG可以解决大模型知识更新难、企业/个人数据隐私风险、幻觉问题以及长文本处理成本高等局限性，能够根据不同领域需求定制专业答案，提升模型在问答、文本摘要、内容生成等知识密集型任务中的性能和准确性。

四、RAG的技术架构

RAG系统主要由检索模块（Retriever）、增强模块（Augmentation Component）和生成模块（Generator）三个核心组件构成。

• 检索模块（Retriever） ：负责从外部数据库中提取相关信息，通过计算输入查询与数据库中文档的语义相似度，选择最相关的文档片段。常用方法包括 BM25 和嵌入方法，其中嵌入方法又分为浅层和深层嵌入。

• 增强模块（Augmentation Component） ：负责将用户查询与检索到的上下文信息整合为一个提示模板，使检索到的信息能够以合适的逻辑和格式呈现给生成模型，指导其生成回答。

• 生成模块（Generator） ：使用预训练的大语言模型（如 GPT、T5）来生成最终的回答，将用户查询与检索到的文档结合，作为生成模型的输入，从而生成上下文相关且准确的回答。

五、RAG的工作流程

RAG的工作流程可以分为离线数据处理和在线检索两个阶段。

• 离线数据处理 ：

  • 知识库的选择与构建 ：选择合适的知识库是关键一步，如维基百科、专业文档、企业知识库等。需要将知识库中的数据进行收集、清洗、转换和存储，并构建检索友好的索引结构。
  • 文档预处理与索引构建 ：对知识库中的文档进行解析、清洗、分块等预处理操作，然后使用嵌入模型将文本转换为向量表示，并构建向量索引，以提高检索效率。

• 在线检索 ：

  • 用户问题理解与处理 ：对用户输入的问题进行分析和处理，明确用户需求，并将其转换为适合检索的表示形式。
  • 检索与召回 ：根据用户问题的表示，在向量数据库中检索出与问题最相似的文档或段落。
  • 结果重排序 ：对检索到的文档进行重排序，筛选出与问题最相关的信息，以提高生成答案的质量。
  • 上下文构建与生成 ：将重排序后的文档片段与原始问题结合，构建出包含丰富上下文信息的输入提示，用于引导预训练生成模型生成准确且相关的回答。
  • 后置处理 ：对生成的回答进行进一步的优化和调整，如格式校正、内容完善、质量评估等，以确保最终呈现给用户的答案具有良好的可读性和完整性。

六、RAG的关键技术

• 向量化技术 ：向量化技术是将文本数据转换为向量表示，以便在向量空间中进行相似度计算和检索。预训练模型是实现向量化的关键，主流的预训练模型有：
  • BERT：基于Transformer的预模型训练，能够生成语义丰富的文本向量。
  • RoBERTa：优化版的BERT，通过更长的训练时间和更大规模的训练数据提升性能。
  • Sentence-BERT（SBERT）：在BERT基础上优化，直接生成用于句子嵌入的向量。
  • OpenAI Embeddings：由OpenAI提供的文本嵌入模型，如ada、babbage等。
    这些模型通过训练学习到文本的语义特征，生成的向量在语义相似度计算和文本检索中表现出色。
• 双塔模型架构 ：双塔模型是RAG检索模块的核心架构之一，主要由查询编码器（Query Encoder）和文档编码器（Document Encoder）组成：**
  • 查询编码器：用于将用户输入的查询文本转换为向量表示。
  • 文档编码器：用于将外部知识库中的文档转换为向量表示。
    双塔模型通过将查询和文档分别映射到同一向量空间，然后计算它们的相似度，从而实现高效检索。双塔模型的优势在于：
  • 高效性：可以独立编码查询和文档，便于并行处理和大规模数据检索。
  • 可扩展性：适用于大规模知识库，能够快速检索到与查询相关的文档。
• 高效检索算法 ：检索算法是检索模块的核心，用于从大规模知识库中快速找到与查询相关的文档。常见的检索算法包括：
  • BM25算法：基于词频统计的检索算法，适用于文本检索任务，对短文本和长文本的检索效果较好。
  • 向量检索算法：利用向量相似度计算方法，如余弦相似度、欧氏距离等。向量数据库（如FAISS、Milvus）提供了高效的向量检索功能，能够快速处理大规模数据集并返回与查询向量最相似的文档。
• 提示构建策略 ：提示构建策略用于将检索到的文档与原始问题整合为一个提示模板，以引导生成模型生成准确的回答。常见的提示构建方法包括：
  • 原始问题拼接：直接将检索到的文档片段与原始问题拼接在一起。
  • 关键信息抽取：从检索到的文档中抽取关键信息，将其与原始问题结合。
  • 提示模板设计：根据任务需求设计特定的提示模板，如问答模板、摘要模板等。
    提示构建策略能够有效地将检索到的信息传递给生成模型，提高生成回答的相关性和准确性。

七、RAG的优化方法

• 检索增强 ：

  • HyDE ：先用 LLM 生成假设答案，再基于假设答案进行检索，能够快速定位与问题高度相关的文档。
  • Rerank ：使用交叉编码器对初筛结果进行重排序，更精准地筛选出与查询最相关的文档，从而进一步提升 RAG 的性能。

• 生成优化 ：对生成模型进行微调或采用强化学习等方法，使其更好地理解检索到的文档信息，提高生成答案的质量和准确性。

• 块大小调整 ：根据嵌入模型和任务需求，合理调整文档分块大小，以在语义完整性和检索效率之间取得平衡。

• 模型融合 ：结合多种预训练模型或检索算法的优势，提高 RAG 的整体性能和稳定性。

八、RAG的应用案例

• 问答系统 ：如智能客服通过 RAG 技术实时检索企业知识库，为用户提供有用的问题解答，提高服务质量和效率。
• 内容创作 ：为创作者提供相关主题的高质量文档和信息，辅助创作，提升内容的准确性和深度。
• 数据分析 ：从海量数据中快速提取有价值的信息，为数据分析和决策提供有力支持。
• 知识库管理 ：帮助企业更好地管理和利用内部知识资源，提高知识的共享和利用效率。
  

九、RAG的优势与挑战

• 优势 ：通过检索增强生成，弥补生成模型知识的不足，提高生成答案的准确性和可信度；能够实时接入外部知识，及时获取最新的信息；支持个性化定制，满足不同领域和任务的需求；在一定程度上缓解了大模型的幻觉问题。
• 挑战 ：检索模块的准确性对整体性能至关重要，但检索错误可能导致生成错误答案；检索到的文档与生成模型的融合不够紧密，影响回答的连贯性和一致性；对计算资源和存储资源要求较高；在某些情况下，可能无法满足用户对实时性的期望；存在检索到无关或低质量信息的风险。

十、结论

RAG 技术作为大模型应用中的重要技术，通过结合信息检索与生成模型的优势，为解决大模型在知识密集型任务中的局限性提供了一种有效的方法。它不仅可以提高大模型的性能和准确性，还能为各行业的智能化应用提供支持。未来，随着技术的不断发展和创新，RAG 技术将更加成熟和完善，为人工智能领域的发展做出更大贡献。