AI大模型-提示工程学习笔记12-检索增强生成(RAG)

卷首语：我所知的是我自己非常无知，所以我要不断学习。

写给AI入行比较晚的小白们（比如我自己）看的，大神可以直接路过无视了。

检索增强生成（RAG） 是一种结合检索（Retrieval）和生成（Generation）的技术，旨在通过从外部知识库中检索相关信息，增强大语言模型（LLM）的生成能力。这种方法特别适合需要实时更新知识或依赖外部信息的任务，例如问答系统、文档生成和知识密集型任务。

1. 核心思想

(1) 传统生成模型的局限性

• 大语言模型（如 GPT 系列）在生成内容时依赖于其训练数据。
• 由于训练数据是静态的，模型可能缺乏最新的知识或特定领域的专业信息。
• 例如，模型可能无法回答关于最新事件的问题，或者在特定领域（如医学、法律）中生成准确的答案。

(2) RAG 的解决方案

• RAG 通过将生成模型与检索模块结合，弥补了生成模型的知识盲点。
• 在生成答案之前，RAG 会从外部知识库（如文档数据库、搜索引擎、维基百科）中检索相关信息，并将这些信息作为上下文提供给生成模型。
• 生成模型利用检索到的信息生成更准确、更相关的答案。

2. 工作流程

RAG 的工作流程可以分为以下几个步骤：

(1) 输入问题

• 用户输入一个问题或任务，例如：

(2) 检索相关信息

• 检索模块从外部知识库中检索与问题相关的信息。
• 例如，检索到以下信息：

(3) 整合上下文

• 将检索到的信息与用户输入的问题整合，作为生成模型的输入。
• 例如：

(4) 生成答案

• 生成模型根据输入生成答案：

3. 两种主要架构

RAG 的实现通常有两种主要架构：

(1) 检索-后生成（Retrieve-then-Generate）

• 流程：
  1. 检索模块从知识库中检索相关信息。
  2. 将检索到的信息作为上下文输入生成模型。
  3. 生成模型根据上下文生成答案。
• 优点：
  1. 简单易实现。
  2. 检索到的信息直接用于生成答案，增强了生成的准确性。
• 缺点：
  1. 如果检索到的信息不相关或不完整，可能会影响生成质量。

(2) 检索-生成融合（Retrieve-and-Generate Fusion）

• 流程：
  1. 检索模块从知识库中检索多个相关信息。
  2. 生成模型将所有检索到的信息作为输入，并融合这些信息生成答案。
• 优点：
  1. 可以综合多个信息源，生成更全面的答案。
• 缺点：
  1. 需要更复杂的模型架构和更高的计算资源。

4. 优势所在

(1) 实时更新知识

• RAG 可以从外部知识库中检索最新的信息，弥补生成模型知识库的静态性。
• 例如，回答关于最新事件的问题：

(2) 提高生成的准确性

• 通过检索相关信息，RAG 可以为生成模型提供更准确的上下文，从而提高生成内容的质量。
• 例如，在医学或法律领域，RAG 可以检索专业文献，生成更可靠的答案。

(3) 适应特定领域任务

• RAG 可以通过定制化的知识库（如企业内部文档、行业数据库）适应特定领域的任务。
• 例如，回答企业内部的技术问题或生成行业报告。

(4) 增强模型的可解释性

• RAG 的生成过程可以追溯到检索到的信息来源，从而增强模型的可解释性。
• 用户可以查看生成答案所依据的信息，验证其可靠性。

5. 局限性

尽管 RAG 有许多优势，但它也存在一些局限性：

(1) 检索模块的依赖

• RAG 的性能高度依赖于检索模块的质量。
• 如果检索到的信息不相关或不准确，可能会导致生成错误的答案。

(2) 知识库的维护成本

• RAG 需要一个高质量的知识库作为信息来源。
• 知识库需要定期更新和维护，以确保信息的准确性和时效性。

(3) 计算成本较高

• RAG 的流程包括检索和生成两个阶段，计算成本较高，尤其是在处理大规模知识库时。

(4) 信息整合的复杂性

• 当检索到的信息较多时，如何有效整合这些信息并生成高质量的答案是一个挑战。
• 如果信息之间存在矛盾，可能会影响生成的准确性。

6. 应用场景

RAG 技术适用于以下场景：

(1) 问答系统

• 通过检索外部知识库，回答用户的问题。
• 例如：企业内部问答系统、客户支持系统。

(2) 文档生成

• 根据用户输入和检索到的信息，生成高质量的文档。
• 例如：生成行业报告、技术文档。

(3) 知识密集型任务

• 在医学、法律、金融等领域，利用专业知识库生成准确的答案。
• 例如：医学诊断、法律咨询。

(4) 实时信息获取

• 回答关于最新事件或动态的问题。
• 例如：新闻问答、市场动态分析。

7. 实现技术

RAG 的实现通常包括以下技术组件：

(1) 检索模块

• 检索模块负责从知识库中检索相关信息。
• 常用技术包括：
  • 向量检索：将问题和知识库中的文档表示为向量，通过相似度计算检索相关文档。
  • 传统检索方法：如 TF-IDF、BM25。

(2) 生成模块

• 生成模块负责根据检索到的信息生成答案。
• 常用技术包括：
  • 大语言模型：如 GPT-3、GPT-4。
  • 微调模型：对生成模型进行微调，以适应特定领域任务。

(3) 知识库

• 知识库是 RAG 的信息来源，可以是：
  • 开放知识库：如维基百科、PubMed。
  • 定制知识库：如企业内部文档、行业数据库。

8. 未来发展方向

(1) 动态知识库

• 开发能够实时更新的知识库，确保检索到的信息始终是最新的。

(2) 更高效的检索技术

• 优化检索模块的性能，提高检索速度和准确性。
• 例如，使用更高效的向量检索算法。

(3) 信息整合与冲突解决

• 开发更智能的信息整合技术，解决检索到的信息之间的冲突。

(4) 与多模态技术结合

• 将 RAG 扩展到多模态任务，例如结合图像、音频等信息生成答案。

(5) 增强的可解释性

• 提供更详细的生成过程和信息来源，增强用户对生成内容的信任。

检索增强生成（RAG）是一种强大的技术，通过结合检索和生成的能力，弥补了大语言模型的知识盲点。它的核心优势在于：

• 实时更新知识。
• 提高生成的准确性。
• 适应特定领域任务。

尽管 RAG 面临一些挑战（如检索质量、知识库维护成本），但它在问答系统、文档生成和知识密集型任务中的应用潜力巨大。未来，随着检索技术和生成模型的不断进步，RAG 有望在更多领域发挥重要作用。

原文地址：https://blog.csdn.net/972301/article/details/145281825

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