一、关于RAG
1.1 简介
检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）是一种结合了信息检索和语言模型的技术，它通过从大规模的知识库中检索相关信息，并利用这些信息来指导语言模型生成更准确和深入的答案。这种方法在2020年由Meta AI研究人员提出，旨在解决大型语言模型（LLM）在信息滞后、模型幻觉、私有数据匮乏和内容不可追溯等问题。
即：RAG 就是可以开卷回复的 LLM
1.2 发展
RAG技术的发展历程可以分为三个主要阶段：
- Naive RAG：这是RAG技术的基础阶段，它包括了索引（Indexing）、检索（Retrieval）和生成（Generation）三个基本步骤。在这个阶段，RAG通过整合外部知识库来增强LLMs，但是存在一些限制，例如准确性低、召回低、组装prompt的问题以及灵活性问题。
- Advanced RAG：为了解决Naive RAG的不足，Advanced RAG阶段引入了预检索和后检索策略，改进了索引方法，并引入了各种方法来优化检索过程。这一阶段的RAG通过更精细的数据清洗、设计文档结构和添加元数据等方法提升文本的一致性、准确性和检索效率。
- Modular RAG：在模块化RAG阶段，RAG结构提供了更大的灵活性和适应性。它整合了各种方法来增强功能模块，例如加入搜索模块进行相似性检索，并在检索器中应用微调方法。模块化RAG允许通过多个模块进行序列化流水线或端到端训练，提供了更大的灵活性和适应性。
随着技术的发展，RAG技术也在不断进步，包括个性化、可自定义行为、可扩展性、混合模型和实时的低延迟部署等方面。这些趋势预示着RAG技术将在未来变得更加智能和高效，为各种应用程序提供更多样化的支持。RAG技术的应用已经不仅仅局限于问答系统，其影响力正在扩展到更多领域，如推荐系统、信息抽取和报告生成等。
1.3 背景
自 ChatGPT 发布以来，大型语言模型（Large Language Model，LLM，大模型）得到了飞速发展，它在处理复杂任务、增强自然语言理解和生成类人文本等方面的能力让人惊叹，几乎各行各业均可从中获益。
然而，在一些垂直领域，这些开源或闭源的通用基础大模型也暴露了一些问题，主要体现在以下 3 个方面：
- 知识的局限性： 大模型的知识源于训练数据，目前主流大模型（如：通义千问、文心一言等）的训练数据基本来源于网络公开的数据。因此，非公开的、离线的、实时的数据大模型是无法获取到（如：团队内部实时业务数据、私有的文档资料等），这些数据相关的知识也就无从具备。
- 幻觉问题： 大模型生成人类文本底层原理是基于概率（目前还无法证明大模型有意识），所以它有时候会一本正经地胡说八道，特别是在不具备某方面的知识情况下。当我们也因缺乏这方面知识而咨询大模型时，大模型的幻觉问题会各我们造成很多困扰，因为我们也无法区分其输出的正确性。
- 数据的安全性： 对于个人、创新团队、企业来说，数据安全至关重要，老牛同学相信没有谁会愿意承担数据泄露的风险，把自己内部私有数据上传到第三方平台进行模型训练。这是一个矛盾：我们既要借助通用大模型能力，又要保障数据的安全性！
为了解决以上通用大模型问题，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）方案就应运而生。
1.4 工作原理
RAG 的主要流程主要包含以下 2 个阶段：
- 数据准备：首先需要准备知识文档，这可能包括多种格式的文档，如Word文档、TXT文件、PDF文件等。这些文档需要通过文档加载器或多模态模型（如OCR技术）转换为纯文本数据。然后，将这些文本分割成多个文本块，以便更高效地处理和检索信息。
- 嵌入模型：嵌入模型的核心任务是将文本转换为向量形式。这些向量能够捕捉到句子的上下文关系和核心含义，使得通过计算向量之间的差异来识别语义上相似的句子成为可能。
- 向量数据库：通过嵌入模型生成的所有向量都会被存储在向量数据库中。这种数据库优化了处理和存储大规模向量数据的效率，使得在面对海量知识向量时，能够迅速检索出与用户查询最相关的信息。
- 查询检索：用户的问题会被输入到嵌入模型中进行向量化处理，然后在向量数据库中搜索与该问题向量语义上相似的知识文本或历史对话记录并返回。
- 生成回答：将用户提问和检索到的信息结合，构建出一个提示模版，输入到大语言模型中，生成模型根据这些信息生成答案。
RAG的原理在于利用情境学习（In-Context Learning）的原理，通过检索算法找到的信息作为上下文，帮助大模型回答用户问询。这种方法特别适用于需要大量知识的任务，并且可以通过引用信息来源，增强用户对模型输出的信任。
在实际应用中，RAG可以通过多种优化策略来提高性能，包括数据清洗、分层导航小世界、查询转换、重排模型等。这些优化策略可以在AI开发框架如langchain和LLamaIndex中找到具体实现。
1.5 实现方案
目前市面上存在多个RAG（Retrieval-Augmented Generation）开源框架，它们提供了不同的功能和特性，以支持开发者构建和优化RAG系统。以下是一些流行的RAG实现框架，它们各有特点和优势：
- LangChain：这是一个功能全面的框架，提供了从数据处理到用户界面的全栈解决方案。它支持多种大模型、嵌入模型和向量数据库，非常适合需要高度定制化和复杂工作流的企业级用户。
- QAnything：由网易出品，支持任何格式文件或数据库的本地知识库问答系统，特点是加入rerank，后期更新也加入了文档理解，支持离线安装使用，适合需要数据安全保障的场景。
- RAGFlow：基于深度文档理解构建的开源RAG引擎，提供精简的RAG工作流程，支持多种文档数据类型，具有OCR功能和多种文档切分模板。
- FastGPT：提供数据处理、模型调用等能力，支持通过Flow可视化进行工作流编排，实现复杂的问答场景。
- AnythingLLM：由Mintplex Labs开发，是一个全栈应用程序，支持现成的商业大语言模型或流行的开源大语言模型，可以构建私有ChatGPT。
- Langchain-Chatchat：基于ChatGLM等大语言模型与Langchain等应用框架实现的开源、可离线部署的RAG大模型知识库项目。
这里选择AnythingLLM框架，如下介绍AnythingLLM部署及配置流程
二、Docker Desktop安装配置
这里之前文章有介绍，可参考，这里不再赘述
三、AnythingLLM 安装及配置
开始安装和部署AnythingLLM框架，包含以下 3 步：
4.1 拉取镜像
docker pull mintplexlabs/anythingllm
4.2 启动镜像
Windows环境， 通过PowerShell执行如下命令
# Run this in powershell terminal
$env:STORAGE_LOCATION="$HOME\Documents\anythingllm"; `
If(!(Test-Path $env:STORAGE_LOCATION)) {New-Item $env:STORAGE_LOCATION -ItemType Directory}; `
If(!(Test-Path "$env:STORAGE_LOCATION\.env")) {New-Item "$env:STORAGE_LOCATION\.env" -ItemType File}; `
docker run -d -p 3001:3001 `
--cap-add SYS_ADMIN `
-v "$env:STORAGE_LOCATION`:/app/server/storage" `
-v "$env:STORAGE_LOCATION\.env:/app/server/.env" `
-e STORAGE_DIR="/app/server/storage" `
mintplexlabs/anythingllm;
启动完成，通过浏览器打开如下网址：http://localhost:3001，进入AnythingLLM web界面
4.3 配置
点击开始，这里选择ollama，如果本地已启动ollama，则会检测到
这里可以根据情况，配置当前用户使用，还是团队使用
创建工作区
五、导入数据和使用
5.1 导入内部数据
创建一个word或txt文件，文本内容如下
自ChatGPT发布以来，大型语言模型（Large Language Model，LLM，大模型）得到了飞速发展，它在解决复杂任务、增强自然语言理解和生成类人文本等方面的能力让人惊叹，几乎各行各业均可从中获益。
然而，在一些垂直领域，这些开源或闭源的通用的基础大模型也暴露了一些问题，主要有以下3个方面：
1. **知识的局限性：** 大模型的知识源于训练数据，目前主流大模型（如：通义千问、文心一言等）的训练数据基本来源于网络公开的数据。因此，非公开的、离线的、实时的数据大模型是无法获取到（如：团队内部实时业务数据、私有的文档资料等），这些数据相关的知识也就无从具备。
2. **幻觉问题：** 大模型生成人类文本底层原理是基于概率（目前还无法证明大模型有意识），所以它有时候会**一本正经地胡说八道**，特别是在不具备某方面的知识情况下。当我们也因缺乏这方面知识而咨询大模型时，大模型的幻觉问题会各我们造成很多困扰，因为我们也无法区分其输出的正确性。
3. **数据的安全性：** 对于个人、创新团队、企业来说，**数据安全**至关重要，老牛同学相信没有谁会愿意承担数据泄露的风险，把自己内部私有数据上传到第三方平台进行模型训练。这是一个矛盾：我们既要借助通用大模型能力，又要保障数据的安全性！
为了解决以上3个大模型通用问题，**检索增强生成**（Retrieval-Augmented Generation，**RAG**）方案就应运而生了！
在工作区，上传上述文件
上传后移动到工作区
最后保存，需要一段时间
5.2 内部数据使用和验证
到对话界面，输入问题，
直接调用通义千文底层模型，同样的问题，查看回答，与上述对比有差异
如何学习大模型 AI ？
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人，只能说是：
“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
第一阶段（10天）：初阶应用
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。
- 大模型 AI 能干什么？
- 大模型是怎样获得「智能」的？
- 用好 AI 的核心心法
- 大模型应用业务架构
- 大模型应用技术架构
- 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
- 提示工程的意义和核心思想
- Prompt 典型构成
- 指令调优方法论
- 思维链和思维树
- Prompt 攻击和防范
- …
第二阶段（30天）：高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。
- 为什么要做 RAG
- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的基础概念
- 什么是向量表示（Embeddings）
- 向量数据库与向量检索
- 基于向量检索的 RAG
- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
- …
第三阶段（30天）：模型训练
恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。
到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
- 实验数据集的构建
- …
第四阶段（20天）：商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。
- 硬件选型
- 带你了解全球大模型
- 使用国产大模型服务
- 搭建 OpenAI 代理
- 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
- 在本地计算机运行大模型
- 大模型的私有化部署
- 基于 vLLM 部署大模型
- 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
- 部署一套开源 LLM 项目
- 内容安全
- 互联网信息服务算法备案
- …
学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。
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