一文读懂：大模型RAG（检索增强生成）含高级方法-第1章

RAG

RAG 检索增强生成（Retrieval Augmented Generation），已经成为当前最火热的LLM应用方案。

理解起来不难，就是通过自有垂域数据库检索相关信息，然后合并成为提示模板，给大模型润色生成回答。

但是当我们将大模型应用于实际业务场景时会发现，通用的基础大模型基本无法满足实际业务需求，主要有以下几方面原因：

• 知识的局限性：模型自身的知识完全源于它的训练数据，而现有的主流大模型（deepseek、文心一言、通义千问…）的训练集基本都是构建于网络公开的数据，对于一些实时性的、非公开的或离线的数据是无法获取到的。
• 幻觉问题：所有的AI模型的底层原理都是基于数学概率，其模型输出实质上是一系列数值运算，大模型也不例外，所以它经常会一本正经地胡说八道，尤其是在大模型自身不具备某一方面的知识或不擅长的场景。
• 数据安全性：对于企业来说，数据安全至关重要，没有企业愿意承担数据泄露的风险，将自身的私域数据上传第三方平台进行训练。这也导致完全依赖通用大模型自身能力的应用方案不得不在数据安全和效果方面进行取舍。

而RAG是解决上述问题的有效方案。

一句话总结：

RAG（中文为检索增强生成） = 检索技术 + LLM 提示。

例如，向 LLM 提问一个问题（qustion），RAG 从各种数据源检索相关的信息，并将检索到的信息和问题（answer）注入到 LLM 提示中，LLM 最后给出答案。

许多产品基于 RAG 构建，从基于 web 搜索引擎和 LLM 的问答服务到使用私有数据的应用程序。

早在2019年，Faiss 就实现了基于嵌入的向量搜索技术，现在 RAG 推动了向量搜索领域的发展。后来比如 chroma、http://weaviate.io 和 pinecone 这些基于开源搜索索引引擎（主要是 faiss 和 nmslib）向量数据库初创公司，增加了输入文本的额外存储和其他工具。

在这个过程中，有两个主要步骤：语义搜索和生成输出。在语义搜索步骤中，从知识库中找到与要回答的查询最相关的部分内容。然后，在生成步骤中，将使用这些内容来生成响应。

有两个最著名的基于 LLM 的管道和应用程序的开源库——LangChain 和 LlamaIndex。

本文的目的是参考 LlamaIndex实现，来系统讲解高级 RAG 技术，以方便大家深入研究。

RAG实现过程

目前已经知道RAG融合是一种用于（可能）提升RAG应用检索阶段的技术。

下面这张图片展示了大概的工作流程。基本上，主要思路就是利用LLM来生成多个查询，期望能够通过这些查询让问题的各个方面在上下文中显现出来。之后你可以使用生成的查询进行向量搜索（如本系列之前的部分所述），并且基于其在结果集中的显示方式来对内容进行重新排序。

可以用下面提示词生成额外问题：

You are a helpful assistant that generates multiple search queries based on a single input query.

Generate multiple search queries related to: {USER_INPUT}
OUTPUT (4 queries):

如上所述，LLM能够生成覆盖原问题多个方面的查询。这样可以在数据库中找到包含各个相关方面的信息，从而潜在地提高从RAG应用得到的结果。

RAG架构

RAG的架构如图中所示，简单来讲，RAG就是通过检索获取相关的知识并将其融入Prompt，让大模型能够参考相应的知识从而给出合理回答。因此，可以将RAG的核心理解为“检索+生成”，前者主要是利用向量数据库的高效存储和检索能力，召回目标知识；后者则是利用大模型和Prompt工程，将召回的知识合理利用，生成目标答案。RAG架构

完整的RAG应用流程主要包含两个阶段：

• 数据准备阶段：数据提取——>文本分割——>向量化（embedding）——>数据入库
• 应用阶段：用户提问——>数据检索（召回）——>注入Prompt——>LLM生成答案

下面详细介绍一下各环节的技术细节和注意事项：

数据准备阶段：

数据准备一般是一个离线的过程，主要是将私域数据向量化后构建索引并存入数据库的过程。主要包括：数据提取、文本分割、向量化、数据入库等环节。

数据准备

• 数据提取
  • 数据加载：包括多格式数据加载、不同数据源获取等，根据数据自身情况，将数据处理为同一个范式。
  • 数据处理：包括数据过滤、压缩、格式化等。
  • 元数据获取：提取数据中关键信息，例如文件名、Title、时间等 。
• 文本分割：
  文本分割主要考虑两个因素：1）embedding模型的Tokens限制情况；2）语义完整性对整体的检索效果的影响。一些常见的文本分割方式如下：
  • 句分割：以”句”的粒度进行切分，保留一个句子的完整语义。常见切分符包括：句号、感叹号、问号、换行符等。
  • 固定长度分割：根据embedding模型的token长度限制，将文本分割为固定长度（例如256/512个tokens），这种切分方式会损失很多语义信息，一般通过在头尾增加一定冗余量来缓解。
• 向量化（embedding）：

向量化是一个将文本数据转化为向量矩阵的过程，该过程会直接影响到后续检索的效果。目前常见的embedding模型如表中所示，这些embedding模型基本能满足大部分需求，但对于特殊场景（例如涉及一些罕见专有词或字等）或者想进一步优化效果，则可以选择开源Embedding模型微调或直接训练适合自己场景的Embedding模型。

• 数据入库：

数据向量化后构建索引，并写入数据库的过程可以概述为数据入库过程，适用于RAG场景的数据库包括：FAISS、Chromadb、ES、milvus等。一般可以根据业务场景、硬件、性能需求等多因素综合考虑，选择合适的数据库。

应用阶段：

在应用阶段，可以根据用户的提问，通过高效的检索方法，召回与提问最相关的知识，并融入Prompt；大模型参考当前提问和相关知识，生成相应的答案。关键环节包括：数据检索、注入Prompt等。

数据检索

• 数据检索

常见的数据检索方法包括：相似性检索、全文检索等，根据检索效果，一般可以选择多种检索方式融合，提升召回率。

• • 相似性检索：即计算查询向量与所有存储向量的相似性得分，返回得分高的记录。常见的相似性计算方法包括：余弦相似性、欧氏距离、曼哈顿距离等。
  • 全文检索：全文检索是一种比较经典的检索方式，在数据存入时，通过关键词构建倒排索引；在检索时，通过关键词进行全文检索，找到对应的记录。
• 注入Prompt

LLM生成

Prompt作为大模型的直接输入，是影响模型输出准确率的关键因素之一。在RAG场景中，Prompt一般包括任务描述、背景知识（检索得到）、任务指令（一般是用户提问）等，根据任务场景和大模型性能，也可以在Prompt中适当加入其他指令优化大模型的输出。一个简单知识问答场景的Prompt如下所示：

【任务描述】
假如你是一个专业的客服机器人，请参考【背景知识】，回
【背景知识】
{content} // 数据检索得到的相关文本
【问题】
石头扫地机器人P10的续航时间是多久？

Prompt的设计只有方法、没有语法，比较依赖于个人经验，在实际应用过程中，往往需要根据大模型的实际输出进行针对性的Prompt调优。