一文读懂大语言模型落地的关键技术RAG

RAG 是检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation）的简称，是当前最火热的大语言模型应用落地的关键技术，主要用于提高语言模型的效果和准确性。它结合了两种主要的NLP方法：检索（Retrieval）和生成（Generation）。

• 检索（Retrieval）：这一部分的工作是从大量的文本数据中检索出与输入问题最相关的信息。它通常使用一个检索系统，用于大规模的文档集合（例如维基百科）中寻找与输入相关的文段。
• 生成（Generation）：生成部分则使用类似GPT的语言模型，它会根据检索到的信息来生成响应或回答。这个过程涉及理解检索到的内容，并在此基础上生成连贯、相关且信息丰富的文本。

RAG模型的关键在于它结合了这两种方法的优点：检索系统能提供具体、相关的事实和数据，而生成模型则能够灵活地构建回答，并融入更广泛的语境和信息。这种结合使得RAG模型在处理复杂的查询和生成信息丰富的回答方面非常有效。这种技术在问答系统、对话系统和其他需要理解和生成自然语言的应用中非常有用。

RAG的工作流

下图中展示了一个典型的 RAG 应用工作流程：

这个示例说明了RAG的过程，展示了它通过实时信息检索来增强模型的响应能力。从技术上讲，RAG已经通过各种创新方法得到丰富，这些方法解决了关键问题，例如“要检索什么”、“何时检索”和“如何使用检索到的信息”。

关于“要检索什么”的研究已经从简单的标记检索和实体检索发展到更复杂的结构，如块和知识图研究重点放在检索的粒度和数据结构的级别上。粗粒度带来更多的信息，但精度较低。检索结构化文本提供了更多信息，但效率较低。关于“何时检索”的问题已经产生了各种策略，从单一检索到自适应检索和多次检索，再到高频率检索的方法。

RAG中的核心组件

RAG的核心组件分为三个部分检索（Retrieval）、增强（Augmentation）、生成（Generation），其分类结构如下图：

RAG中的检索（Retrieval）

检索是检索增强生成（RAG）框架的核心组件之一，它负责从外部数据源或知识库中获取与用户查询相关的信息。检索的质量和效率对于RAG系统的性能至关重要，因为它直接影响生成的文本或回答的准确性和相关性。

以下是与检索相关的一些关键概念和技术：

• 检索策略：RAG系统需要确定何时进行检索以及如何选择要检索的信息。检索策略可以根据任务和上下文进行调整，以提高系统的效率和性能。
• 检索粒度：检索可以以不同的粒度进行，从单个标记或实体到更大的文本块或知识图。选择适当的检索粒度取决于任务的要求和数据的结构。
• 检索方法：有多种检索方法可供选择，包括基于关键字的检索、实体检索、自然语言查询和知识图检索等。每种方法都有其适用的情境和优势。
• 检索效率：高效的检索是关键因素之一，尤其是在实时应用中。优化检索过程以降低延迟和资源消耗是重要任务之一。
• 外部数据源：RAG系统可以从各种外部数据源中进行检索，包括互联网上的文档、知识库、数据库和API。选择合适的数据源对于获取准确和丰富的信息至关重要。

在RAG框架中，检索与生成和增强技术密切合作，以生成最终的文本或回答。因此，检索的质量和效率对于整个RAG系统的性能和效果至关重要。

RAG中的生成（Generation）

生成是检索增强生成（RAG）框架的另一个核心组件，它负责根据检索到的信息和用户查询生成最终的文本或回答。生成的质量和效果直接影响着RAG系统的性能和可用性。

以下是与生成相关的一些关键概念和技术：

• 生成模型：RAG系统通常使用生成模型来生成文本或回答。这些模型可以是预训练的语言模型（如GPT系列），也可以是其他生成模型。生成模型的选择取决于任务的要求和性能需求。

• 文本生成：生成模型将检索到的信息和用户查询转化为自然语言文本。生成文本的质量取决于模型的能力以及输入信息的准确性和相关性。

• 控制生成：一些RAG系统具备生成文本的控制能力，允许用户指定特定的风格、语气或其他要求。这提供了更高度定制化的生成能力。
• 多模态生成：一些高级RAG系统具备生成多模态内容的能力，包括图像、音频和视频。这拓展了RAG的应用领域。
• 对话生成：一些RAG系统用于对话生成，能够实现复杂的对话和多轮问答。这在聊天机器人和虚拟助手等应用中特别有用。
• 评估生成：生成的质量通常需要经过评估来衡量，以确保生成的文本准确、相关且合乎要求。评估方法和指标对于RAG系统的性能评估至关重要。

在RAG框架中，生成与检索和增强技术协同工作，以生成最终的输出。生成的能力和质量对于RAG系统的整体性能和用户体验至关重要。

RAG vs. Fine-Tuning

RAG（检索增强生成）与微调（Fine-Tuning）是两种不同的大型语言模（LLM）优化方法，它们在应用和效果上有所不同：

RAG与其他模型优化方法的比较：

RAG的优势：

• 更灵活的知识获取：RAG允许从外部数据源实时检索信息，因此可以获取最新的、领域特定的知识，而微调通常依赖于静态的预训练数据。

• 避免“幻觉”问题：RAG通过检索外部信息来验证生成的文本，可以减少生成不准确信息的问题，这在微调中可能更容易出现。

• 多模态支持：RAG可以轻松支持多模态内容的生成，包括文本、图像、音频等，而微调通常专注于文本生成。

微调的优势：

• 更高的一致性：微调通常可以生成更一致的文本，因为它基于预训练模型，而RAG的一致性取决于检索的准确性。
• 更广泛的应用：微调适用于各种自然语言处理任务，包括文本分类、命名实体识别、情感分析等，而RAG更侧重于生成任务。
• 训练效率：微调可以比RAG更高效，因为不需要在每个查询上进行检索操作。

总的来说，RAG和微调各有其优势和适用场景，RAG 的优势在于通用性、知识引用、即时性和可解释性，而微调在特定任务上可能更适用，但同时需要更多的任务特定数据和训练。选择使用哪种方法，应根据具体的应用需求和任务来决定。未来的发展可能会探索两种方法的结合，以充分利用它们的优势，并改进大型语言模型的性能。