Retrieval-Augmented Generation 介绍【AI 生成】 - Masutangu 的博客

引言

随着人工智能技术的不断进步，大型语言模型（LLMs）已成为自然语言处理领域的核心技术。然而，LLMs的知识受限于其训练数据，这使得它们在处理最新趋势、事件或特定领域知识时存在局限性。为了解决这一问题，检索增强生成（RAG）技术应运而生，它通过整合实时外部知识，显著提升了LLMs的响应准确性和相关性。

RAG技术的引入，使得LLMs能够动态地从外部知识库中检索相关信息，并在生成响应时加以利用。这种结合不仅增强了LLMs处理最新数据和领域特定知识的能力，还提高了其生成内容的实时性和上下文相关性。RAG技术的应用，使得LLMs在问答系统、内容创作、个性化推荐等领域展现出更强大的功能。

RAG的基础知识

RAG定义与概述

RAG（检索增强生成）是一种AI框架，通过补充外部知识库的数据来增强大型语言模型（LLMs）的能力，确保AI响应更准确和相关。RAG系统首先使用查询机制从外部数据集中检索相关信息，然后将这些信息输入到生成模型中，以产生上下文丰富的输出。

RAG如何结合检索与生成技术提升问答系统性能

RAG通过将特定领域的数据库中的额外相关信息传递给LLM，在生成时通过“上下文窗口”与原始提示或问题一起传递。LLM的上下文窗口是其某一时刻的视野范围。RAG就像手持一张包含关键点的提示卡，帮助LLM看到这些要点，从而生成更准确的响应，整合重要数据。

RAG在自然语言理解和响应生成中的核心优势

准确性和相关性：通过在生成过程中检索相关信息，RAG可以产生更准确和上下文相关的响应，特别是对于知识密集型任务。
动态知识：与静态预训练模型不同，RAG可以访问其检索数据库中最新的信息，从而提供最新的响应。
可扩展性：检索组件可以独立于语言模型进行扩展，从而有效地处理大型信息源。

RAG的重要性

LLMs的不可预测性与静态训练数据的限制

LLMs虽然强大，但其知识受限于训练数据。这导致对于最新趋势或事件的了解不足，响应可能混合或存在问题。主要问题包括训练数据过时以及知识空白时的错误推断。

RAG如何解决LLMs的挑战：提供准确、最新的信息，增强用户信任

RAG通过整合实时外部知识到LLM响应中，解决了静态训练数据的挑战。RAG确保信息的实时性和上下文相关性，从而显著提升用户体验和信息准确性。通过将精确、最新和相关的外部知识与LLM结合，RAG使得创建需要深入且不断演变的事实理解的领域特定应用成为可能，即使LLM训练数据保持静态。

RAG的应用实例

不同领域的具体应用

新闻摘要：RAG确保摘要中的信息是最新的，适用于新闻聚合和实时报道。
实时问答：RAG提供当前准确的答案，适用于客户服务聊天机器人和在线客服系统。
研究辅助：RAG访问最新的研究数据，帮助研究人员快速获取相关文献和实验结果。
个性化推荐：RAG使用知识图谱中的上下文生成定制建议，适用于电子商务和内容推荐系统。
法律服务：RAG帮助律师准备论点，并提供最终建议，同时引用相关的法律先例和地方法律。

具体检索算法的描述

在RAG系统中，检索算法的选择和实现至关重要。传统的检索算法如TF-IDF和BM25依赖于词频和逆文档频率来评估文档的相关性。然而，随着技术的发展，基于深度学习的检索方法逐渐崭露头角。

不同类型LLMs集成的具体技术细节

RAG可以与多种类型的LLMs集成，包括OpenAI的GPT系列、Claude系列和其他第三方托管的LLMs。集成过程包括：

信息检索：使用先进的信息检索算法从外部知识源中检索相关信息。例如，可以使用向量搜索技术如Elasticsearch或Faiss来加速大规模文档的检索。
上下文窗口：将检索到的数据与原始提示结合，形成上下文窗口。LLM接收上下文窗口的提示并生成最终响应。
生成模型：LLM接收上下文窗口的提示并生成最终响应。不同类型的LLMs可能有不同的输入格式和输出要求，因此需要适配相应的接口和参数。

RAG系统性能管理的具体策略

RAG系统必须有效管理推理处理，以避免超过LLM的令牌限制，确保实时性能。具体策略包括：

批处理：将多个查询合并为一个批处理请求，以提高计算效率。
缓存机制：缓存频繁访问的数据和生成的响应，减少重复计算。
负载均衡：在多个服务器之间分配计算负载，确保系统在高负载下的稳定运行。

非结构化数据处理的具体方法

文档分块（chunking）在RAG管道中至关重要，它有助于将非结构化数据分解并重组为结构化、可组合的格式。具体方法包括：

分句：从将文档拆分为句子开始，因为句子通常包含关于单一主题的单个想法。
嵌入：对句子进行嵌入处理，以便进行相似性计算和聚类。
聚类：将相似的句子聚集在一起形成块，同时保持句子顺序。
创建块：从这些聚类中创建块，确保每个块包含相关且有用的信息。

数据隐私和安全的具体保障措施

数据隐私与合规性是RAG系统必须面对的重大挑战。解决方案包括：

数据隐私保险库：使用多态加密和标记化等技术来去标识敏感数据，同时保持引用完整性。
零信任政策：确保只有正确的信息与LLM用户共享，防止敏感数据泄漏。
访问控制：实施严格的访问控制策略，确保只有授权用户才能访问敏感数据。

伦理挑战的具体解决方案

技术领导者必须解决伦理挑战，确保RAG技术的负责任使用，避免偏见和不公平的信息传播。具体解决方案包括：

偏见检测与消除：使用偏见检测工具识别和消除训练数据中的偏见。
透明度与可解释性：提高RAG系统的透明度，确保用户理解系统的工作原理和生成响应的依据。
用户反馈机制：建立用户反馈机制，及时收集和处理用户对系统生成内容的反馈，持续改进系统性能。

通过这些方式，RAG不仅提升了LLMs的性能，还解决了其不可预测性和静态训练数据的局限性，为用户提供了更准确、最新和可信的信息。

RAG的优势

成本效益

RAG（检索增强生成）技术在提升大型语言模型（LLMs）性能的同时，相较于传统的重新训练LLMs方法，展现出显著的成本效益。重新训练基础模型（FMs）以适应组织或领域特定信息的计算和财务成本非常高昂。RAG通过引入实时外部知识，避免了大规模数据集的重新训练需求，从而大幅度降低了时间和经济成本。

此外，RAG允许开发者通过增量学习快速适应变化的需求，而无需从头开始训练模型。这种灵活性不仅节省了资源，还加快了新功能的上线速度。

用户信任

RAG技术通过提供准确的信息和来源引用，显著增强了用户信任。RAG系统可以通过正确引用信息源来避免错误响应，这种透明度和可解释性是建立用户信任的关键。

此外，RAG系统可以通过人类反馈机制（如 RLHF）来不断改进，确保生成的内容不仅准确而且有用。这种对内容质量的持续关注和优化，进一步提升了用户对系统的信任度。

开发者控制

RAG技术为开发者提供了高效测试和改进聊天应用的能力，适应不断变化的需求。开发者可以通过A/B测试、反馈循环和机器学习优化算法来动态调整RAG系统的参数，从而提升系统性能。

此外，RAG系统的模块化设计允许开发者独立扩展检索组件和生成模型，这种灵活性使得开发者能够快速响应新的业务需求和技术挑战。通过精细化的管理和优化，开发者可以确保RAG系统在提供高质量服务的同时，保持高效的运行。

综上所述，RAG技术在成本效益、提供最新信息、增强用户信任以及开发者控制方面展现出显著优势，使其成为提升LLMs性能的重要工具。

RAG的工作原理

创建外部数据

外部数据的来源、格式及数值表示方法

在RAG系统中，外部数据的来源多种多样，包括但不限于Wikipedia、arXiv、PubMed等。这些数据源提供了广泛的一般知识、科学研究论文以及生物医学文献等。数据的格式也各不相同，可能包括纯文本、PDF文件、网页内容等。为了能够在RAG系统中使用这些数据，必须将它们转换为数值表示形式，即嵌入（embeddings）。嵌入是一种数学向量，能够捕捉文本的语义信息，使得文本数据可以被向量数据库高效检索。

数据转换的过程通常包括以下几个步骤：

数据聚合：收集所有需要的外部数据。
文档内容清理：去除不应对外部可见的内容，如个人身份信息（PII）、机密信息和开发中的内容。
内容分块：将文档内容分割成适合LLM上下文窗口的小块。
创建嵌入：使用嵌入模型（如SentenceTransformers）为文本块创建嵌入。
存储嵌入：将嵌入存储在向量数据库中，如Pinecone、Weaviate等。

数据清洗和预处理步骤

数据清洗和预处理是确保RAG系统有效性的关键步骤。具体步骤包括：

去除噪声：删除无关紧要的内容，如HTML标签、特殊字符等。
标准化文本：将文本转换为统一的大小写、去除标点符号、统一日期格式等。
处理多语言文本：对于多语言文档，需要进行语言检测和翻译，以确保所有文本都在同一语言下进行处理。
实体识别：识别并标记文档中的关键实体，如人名、地名、组织名等，以便后续处理。

不同数据格式转换为嵌入的具体方法

不同数据格式转换为嵌入的具体方法如下：

纯文本：直接使用嵌入模型（如SentenceTransformers）进行处理。
PDF文件：首先将PDF文件转换为纯文本，然后使用嵌入模型进行处理。
网页内容：提取网页中的文本内容，去除HTML标签和其他无关内容，然后使用嵌入模型进行处理。

检索相关信息

用户查询向量化与匹配过程

用户查询向量化是将用户的自然语言查询转换为数值向量的过程，这是通过使用相同的嵌入模型来完成的，确保查询向量与文档嵌入在相同的空间中。一旦生成了查询向量，就可以通过计算查询向量与数据库中文档嵌入之间的相似度来执行最近邻搜索。常用的相似度度量包括余弦相似度和欧几里得距离。

详细的相似度度量方法解释

余弦相似度：计算两个向量之间的夹角余弦值，值越接近1表示两个向量越相似。公式如下：

\[\text{cosine_similarity}(A, B) = \frac{A \cdot B}{|A| |B|}\]

其中，$A \cdot B$表示向量的点积，$|A|$和$|B|$分别表示向量的模。

欧几里得距离：计算两个向量之间的直线距离，距离越小表示两个向量越相似。公式如下：
\[\text{euclidean_distance}(A, B) = \sqrt{\sum_{i=1}^{n} (A_i - B_i)^2}\]
其中，$A_i$和$B_i$分别表示向量A和B在第i维的取值。

近似最近邻算法的选择依据和具体实现细节

近似最近邻（ANN）算法的选择依据主要包括数据规模、搜索速度要求和准确性要求。常用的ANN算法包括HNSW（Hierarchical Navigable Small World）和LSH（局部敏感哈希）。

HNSW：通过构建多层图结构，逐层缩小搜索范围，从而提高搜索效率。具体实现细节包括初始化节点、添加边、搜索路径等。
LSH：通过哈希函数将相似的向量映射到相近的桶中，从而减少搜索空间。具体实现细节包括选择合适的哈希函数、确定桶的大小和数量等。

增强LLM提示

如何将检索到的数据有效融入LLM提示中

将检索到的数据有效融入LLM提示中，可以提高生成响应的质量和相关性。以下是一些最佳实践：

清晰标记数据来源：确保LLG生成的响应可以追溯到原始数据。
上下文管理：合理组织历史信息和上下文信息，避免信息过载。
模板设计：设计灵活的提示模板，以适应不同类型的查询。

LLM提示模板设计的更多实例

产品推荐系统：

System: 您好！我可以根据您的需求推荐一些产品。请告诉我您感兴趣的产品类型。
--- History: [{role: "assistant", message: "您好！有什么我可以帮您的吗？"}] --- Context: {context} --- User: {request}

新闻查询系统：

System: 您好！我可以为您查询最新的新闻资讯。请告诉我您感兴趣的新闻类别。
--- History: [{role: "assistant", message: "您好！有什么我可以帮您的吗？"}] --- Context: {context} --- User: {request}

更新外部数据

异步更新策略及维护最新信息的重要性

为了确保RAG系统中的数据保持最新，通常采用异步更新策略。这包括设置定时任务定期从外部网站爬取最新数据，以及设置事件监听器，当检测到数据源有更新时立即进行更新。此外，还需要建立监控和故障恢复机制，以确保数据的实时性和准确性。

异步更新策略的具体实现技术

定时任务：使用Cron作业或其他调度工具定期执行数据抓取任务。
事件监听器：通过Webhooks或其他API监听数据源的更新通知，并在检测到更新时触发数据抓取和更新流程。
并行处理：利用多线程或多进程技术提高数据抓取和处理的效率。
错误处理和重试机制：在数据抓取和更新过程中，处理可能出现的错误，并设置重试机制以确保数据的完整性。

通过精心设计和优化每一个步骤，RAG系统能够显著提升LLM的生成能力和准确性，为用户提供更加明智、准确和上下文相关的响应。

RAG与相关技术

RAG与语义搜索的区别与联系

语义搜索如何增强RAG结果

语义搜索通过深入理解用户查询的意图，而非仅仅依赖于关键词匹配，从而提供更加精准的结果。在RAG系统中，语义搜索的作用尤为突出，它能够从外部知识库中高效检索相关信息，并将这些信息融入到LLM的生成过程中。例如，在用户提出问题时，语义搜索能够迅速找到最相关的文档片段，这些片段作为上下文信息，显著提升了LLM生成答案的相关性和准确性。

语义搜索在知识库准备中的应用

在RAG系统的知识库构建阶段，语义搜索技术通过将文本数据转换为向量表示，并利用语义相似度计算方法（如余弦相似度），能够高效地从海量非结构化数据中检索到与用户查询最相关的文档。这种方法不仅提高了知识库的利用效率，也使得RAG系统能够迅速响应复杂多变的查询需求。

RAG的起源与发展

RAG的起源：REALM与RAG模型的提出及应用

RAG（检索增强生成）技术的概念最初由Lewis等人在2020年提出，并通过REALM（Retrieval-Augmented Language Model）模型的开发得到具体实现。REALM模型通过整合外部知识库的数据来增强LLMs的能力，其核心在于将检索到的相关文档片段作为上下文信息提供给LLM，以此减少生成内容中的事实错误。随后，RAG模型在此基础上进一步发展，成为一种通用的微调方法，适用于几乎所有的LLM模型。

RAG的发展：在不同NLP任务中的应用扩展及研究进展

随着研究的深入，RAG技术在多个NLP任务中得到了广泛应用和扩展。例如，在新闻摘要、实时问答、研究辅助和个性化推荐等领域，RAG系统均展现出了卓越的性能。研究者们还提出了多种改进策略，如动态窗口摘要、高级语义分块和自反思RAG（Self-RAG）框架，进一步提升了RAG系统的性能和适应性。

RAG的技术支持与平台

AWS对RAG的支持

AWS提供了多种服务和工具，以支持检索增强生成（RAG）技术的发展和应用。以下是AWS中几个关键服务在RAG中的应用：

Amazon Bedrock

Amazon Bedrock 是一项完全托管的服务，旨在简化生成式AI应用程序的开发过程。它提供了多种高性能的基础模型（FMs），并允许开发者通过简单的API调用将这些模型与外部数据源连接起来。在RAG的应用场景中，Bedrock的知识库功能使得开发者能够轻松地将LLMs与实时数据源集成，从而实现动态的知识检索和生成。

Bedrock的关键优势包括：

简化开发：提供预构建的模型和工具，减少开发时间和复杂性。
隐私和安全：确保数据在传输和存储过程中的安全性。
高效集成：支持与多种数据源和API的无缝集成。

Amazon Kendra

Amazon Kendra 是一项由机器学习驱动的高精度企业搜索服务。它提供了一个优化的Retrieve API，专门用于RAG工作流。Kendra能够从多种文档格式中检索信息，并根据用户权限过滤响应，从而确保生成内容的准确性和相关性。

Kendra的主要特点包括：

高精度搜索：利用机器学习算法提供精确的搜索结果。
支持多种文档格式：能够处理HTML、Word、PDF等多种格式的文档。
用户权限管理：根据用户的访问权限提供定制化的搜索结果。

Amazon SageMaker JumpStart

Amazon SageMaker JumpStart 是一个ML中心，提供了预构建的机器学习模型、内置算法和解决方案模板。对于希望快速部署RAG系统的开发者来说，JumpStart提供了一个便捷的途径，可以通过简单的点击操作快速部署和测试RAG模型。

JumpStart的优势在于：

快速部署：提供预构建的模型和解决方案，加速RAG系统的实施。
持续学习：支持模型的增量学习和系统范围的调优。
丰富的资源：提供大量的SageMaker笔记本和代码示例，帮助开发者快速上手。

具体案例分析：AWS服务在RAG中的实际应用

在实际应用中，AWS的服务已经被广泛用于RAG系统的构建。例如，某大型医疗机构利用Amazon Kendra的高精度搜索功能，从海量的医疗文档中检索相关信息，结合LLM生成准确的诊断报告。通过Kendra的Retrieve API，该机构能够高效地检索多达100个语义相关的段落，每个段落最多200个标记词，按相关性排序，从而显著提高了诊断报告的准确性和相关性。

此外，一家金融科技公司使用Amazon Bedrock和SageMaker JumpStart，快速部署了一个RAG系统，用于生成个性化的金融产品推荐。Bedrock的知识库功能使得该公司能够将实时市场数据与LLM结合，生成准确的推荐内容。SageMaker JumpStart则提供了预构建的模型和解决方案，大大缩短了系统的部署时间。

RAG的实际应用与案例

案例分析

Skyflow的RAG应用案例

Skyflow是一家专注于数据隐私和安全的公司，其RAG系统的应用案例展示了如何通过结合实时外部知识来增强LLMs的能力。在Skyflow的系统中，RAG技术被用来自动化处理和分析大量的客户数据，同时确保数据的隐私和安全。通过使用RAG，Skyflow能够提供更加准确和上下文相关的响应，例如在客户支持聊天机器人中，能够快速检索到相关的客户记录和产品规格，从而生成更加明智和准确的答案。

GitHub Copilot的RAG实现

GitHub Copilot是一个代码自动补全工具，它利用RAG技术为用户提供代码建议。Copilot通过将用户的代码片段和自然语言查询转换为嵌入，并在向量数据库中执行最近邻搜索，找到最相关的代码示例和文档。这种结合了外部知识库的方法不仅提高了代码生成的准确性，还使得Copilot能够引用特定的代码来源，增强了用户对生成代码的信任。

实时事件与特定领域的应用

聊天机器人如何利用RAG了解最近事件

聊天机器人通过RAG技术可以实时地从社交媒体源、新闻网站等获取最新信息。例如，在金融市场分析领域，聊天机器人可以利用RAG检索最新的市场数据和新闻报道，从而为用户提供即时的市场洞察。这种能力对于需要即时信息的领域尤为重要，确保了LLMs能够与快速变化的主题保持同步。

RAG在特定主题应用中的深入理解

在法律服务行业中，RAG技术帮助律师准备论点并提供最终建议时，能够引用相关的法律先例和地方法律。通过整合客户记录、对话段落、产品规格等额外上下文信息，RAG使得LLM能够生成更加明智和准确的答案。这种应用不仅提高了法律服务的效率，也增强了服务的专业性和可信度。

通过这些案例和应用实例，可以看出RAG技术在不同NLP任务中的广泛适用性和显著效果。未来的研究将继续探索RAG系统在更多NLP任务中的应用，并解决其在推理处理、非结构化数据处理和数据隐私等方面的挑战。

提高RAG性能的策略

数据质量与处理

源数据的质量是RAG系统性能的基石。正如“Garbage in, garbage out”所言，只有高质量的数据才能产生有价值的输出。因此，数据清洗和预处理显得尤为重要。

源数据清理：确保源数据中没有噪声和无关信息，如HTML标签、特殊字符等。
数据管道维护：建立一个高效的数据管道，确保数据从采集到处理的每一步都是准确和及时的。这包括数据的聚合、内容清理、分块、创建嵌入和存储嵌入等步骤。

分割策略与系统提示调整

文本块的大小和系统提示的设计直接影响RAG系统的性能。

实验不同的文本块大小：通过A/B测试和机器学习优化算法，找到最优的文本块大小，以平衡系统的响应速度和生成内容的质量。
更新系统提示：设计灵活的系统提示模板，指导LLM如何处理信息。例如，为智能聊天机器人和产品推荐系统设计不同的提示模板，以提高生成响应的相关性和准确性。

过滤与嵌入模型选择

过滤向量存储结果和使用合适的嵌入模型可以显著提高RAG系统的性能。

根据元数据过滤向量存储结果：利用元数据过滤可以减少搜索空间，提高查询效率。元数据可以包括日期、时间、类别等信息，帮助系统更精确地找到相关内容。
尝试不同的嵌入模型：选择或微调适合特定任务的嵌入模型，可以提高系统的检索效率和生成内容的质量。例如，NVIDIA的Retrieval QA Embedding Model在问答系统中表现出色，能够有效提高RAG系统的性能。

通过上述策略的实施，RAG系统能够在保持高效运行的同时，提供更高质量和更准确的生成内容。这不仅提升了用户体验，也为企业提供了更可靠的数据支持。

引言