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引言:

        在自然语言处理(NLP)的领域中,RAG(Retrieval-Augmented Generation)技术以其独特的方式,正在改变我们与机器的交互方式。RAG技术结合了大语言模型的强大能力,使得机器在理解和生成自然语言方面更加精准和高效。今天,我们就来探讨RAG技术如何利用大语言模型,为自然语言处理带来革命性的变化。

核心原理

检索(Retrieval)阶段

        在RAG技术中,检索阶段是至关重要的。它就像是在图书馆中寻找答案的第一步。通过从大量的数据中检索出与问题相关的信息,RAG技术为生成阶段提供了丰富的素材。这些数据可以是文本、网页或其他形式的内容,关键在于找到最相关的信息。

生成(Generation)阶段

        生成阶段则是RAG技术的核心。在这里,大语言模型发挥着至关重要的作用。它利用检索到的信息,生成流畅、准确的回答。大语言模型不仅需要理解检索到的内容,还需要将这些内容整合成自然、连贯的文本,从而提供高质量的输出。

RAG基本思路(技术版):

        RAG基本思路是将背景知识文档预先向量化,存储至向量数据库中,当用户进行提问时,将用户的提问同样向量化后, 通过向量检索算法(比如向量乘积)之后, 得到top-K的文档,  将获取的top-k文档和用户提问都作为大模型输入, 大模型根据输入最终生成回答.这样 RAG 更加适应事实会随时间变化的情况,因为 LLM 的参数化知识是静态的。RAG 让语言模型不用重新训练就能够获取最新的信息,基于检索生成产生可靠的输出。

可以将RAG的架构拆分成以下部分:

  1. 数据提取:从各种文档(如Word、PDF、PPTX等)中提取数据,并进行清洗。
  2. 数据分块:由于LLM和数据库对token长度有限制,需要对文档数据进行分块处理。
  3. 向量化:将文本、图像、音频和视频等转化为向量矩阵,使计算机能够理解。
  4. 检索环节:使用向量相似度计算技术,从向量数据库中检索最相关的文档。
  5. 生成:将检索结果和用户问题一起输入LLM,生成最终的回答。

RAG优势和不足:

优势

  • 提高回答的准确性:通过检索相关的内容,RAG技术能够生成更准确、更符合上下文的回答。
  • 增强语言模型的灵活性:大语言模型使得RAG技术能够更好地适应不同的语言任务,如问答、内容生成等。
  • 适应更复杂的语言任务:RAG技术能够处理更复杂的语言任务,如长文本生成、多轮对话等。

不足

  • 向量数据库是一个尚未成熟的技术,缺乏处理大量数据规模的通用方案,因此数据量较大时,速度和性能存在挑战。
  • 在推理时需要对用户输入进行预处理和向量化等操作,增加了推理的时间和计算成本。
  • 外部知识库的更新和同步,需要投入大量的人力、物力和时间。
  • 需要额外的检索组件,增加了架构的复杂度和维护成本。
  • 并不是精确问题,有些领域需要检索出来精确的数据,知识检索阶段依赖相似度检索技术,并不是精确检索,因此有可能出现检索到的文档与问题不太相关。同时每次检索出来给LLM,每次返回给用户并不是一样,会导致用户查询体验问题。
  • 关于查全问题,有些领域需要知识查询要求尽量全 ,RAG本质还是一种信息检索系统,无法做到全部查全。

应用场景

RAG技术的应用场景非常广泛,以下是一些典型的例子:

  • 问答系统:在问答系统中,RAG技术可以帮助系统更准确地理解问题,并生成更符合用户需求的答案。
  • 内容生成:在内容生成领域,RAG技术可以生成更丰富、更多样化的内容。
  • 聊天机器人:在聊天机器人中,RAG技术可以使得对话更加自然,更贴近人类的交流方式。

未来展望

        RAG技术结合大语言模型对AI的发展有着深远的影响。随着技术的不断进步,RAG技术有望在更多领域发挥作用,如医疗咨询、法律咨询等。同时,它也可能会推动自然语言处理技术的进一步发展,使得机器能够更好地理解和生成自然语言。

参考链接:

https://mp.weixin.qq.com/s/ltawmu6Gi-Emu1OnxLiWGg

https://zhuanlan.zhihu.com/p/673922981

http://www.yayakq.cn/news/344814/

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