如何从零开始构建一个高效的RAG系统 - AI新技术

如果你正在使用大语言模型，但发现它的效果不如预期，那么RAG可能就是你需要的解决方案。

在大语言模型（LLM）如 GPT-4、Llama3、Qwen2 等广泛应用的今天，我们常常会遇到一个挑战：模型虽然强大，但有时候它的回答并不精准，甚至会编造信息。这时候，RAG（Retrieva l-Augmented Generation） 就成了一个热门的技术选择。不过，很多人对RAG的理解还停留在“简单加个检索”这种初级层面，实际上，它是一个涉及多个模块的复杂系统，每个环节都值得深入探讨。

为什么需要RAG？

想象一下，你正在开发一个问答系统，用户问“如何制作巧克力蛋糕”，模型可能会给出一个标准的食谱，但如果你的系统需要结合最新的烘焙趋势，甚至特定用户的历史偏好，RAG 就能帮你做到这一点。它通过从大量文档中检索相关信息，再将这些信息输入到生成模型中，从而提升回答的准确性和相关性。

RAG的核心流程

RAG 的核心流程包括三个部分：检索、生成、融合。我们先来看检索部分。

检索：从文档中找到相关信息

RAG 的第一步是检索，这一步通常使用 BM25、TF-IDF 或者更先进的 dense retrieva l（如 DPR）来实现。BM25 是一种经典的基于词频的检索方法，适合处理文本检索任务，而 DPR 则利用了嵌入向量，在大规模文档中也能快速找到最相关的内容。

from transformers import DPRContextEncoder, DPRContextEncoderTokenizerFast
import torch

# 初始化 DPR 检索模型
model = DPRContextEncoder.from_pretrained("facebook/dpr-ctx_encoder-single-nq-base")
tokenizer = DPRContextEncoderTokenizerFast.from_pretrained("facebook/dpr-ctx_encoder-single-nq-base")

# 假设我们有一段用户查询
query = "如何制作巧克力蛋糕？"

# 对查询进行编码
inputs = tokenizer(query, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True)
query_embeddings = model(inputs).pooler_output

# 对文档进行编码并计算相似度
doc_embeddings = ...  # 这里需要你的文档集合
scores = torch.matmul(query_embeddings, doc_embeddings.T)

这个简单的示例展示了如何将查询和文档编码为向量，然后计算它们之间的相似度。DPR 的优势在于它能更准确地理解上下文，而不仅仅是词语匹配。

生成：基于检索结果生成回答

一旦你找到了相关的文档段落，接下来就是生成部分。这一步通常使用 LLM 来完成，比如 GPT-3.5、Llama3、Qwen2 等。生成模型会将检索到的信息与用户查询结合起来，生成一个自然流畅的回答。

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

# 初始化生成模型
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("gpt-3.5-turbo")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("gpt-3.5-turbo")

# 构建生成输入
input_ids = tokenizer.encode("根据以下内容回答问题：\n\n巧克力蛋糕的制作步骤是：\n1. 预热烤箱至175°C。\n2. 将黄油和糖打发。\n3. 加入鸡蛋和牛奶。\n4. 混合面粉和可可粉。\n5. 将干料加入湿料中。\n6. 倒入模具，烤35分钟。\n\n问题：如何制作巧克力蛋糕？", return_tensors="pt")

# 生成回答
with torch.no_grad():
    output = model.generate(input_ids, max_length=200)

# 解码输出
response = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
print(response)

这个例子中，我们先将检索到的文档内容和用户查询组合成一个输入，然后使用 LLM 生成最终的回答。生成模型的关键在于它能否理解上下文，并生成符合语义的答案。

融合：让检索和生成无缝衔接

RAG 的第三步是融合，也就是如何将检索到的信息有效地传递给生成模型。这一步通常涉及到一个 retriever 和一个 generator 的协同工作。retriever 负责找到最相关的文档，而 generator 负责将这些信息转化为自然语言的回答。

RAG的挑战与优化

虽然 RAG 有其优势，但它也面临不少挑战。例如，检索的准确性和效率、生成模型的泛化能力、以及如何处理多文档融合等。

检索的准确性：如果你的检索模型不够好，可能会导致生成模型收到错误的信息，从而影响回答的质量。
检索的效率：在大规模文档中，如何快速找到相关信息是一个关键问题。DPR 在这方面已经表现出色，但还有进一步优化的空间。
生成模型的泛化能力：生成模型需要能够处理各种类型的输入，并生成高质量的回答。Qwen2 在这方面表现不错，但在某些特定领域可能还需要更多的训练数据。

实战建议：如何构建一个高效的RAG系统

选择合适的检索模型：根据你的需求选择 BM25、TF-IDF 或 DPR。如果文档数量很多，DPR 是更好的选择。
优化文档预处理：确保你的文档是干净、结构化的，并且包含了足够的信息。这一步可能会大大影响检索和生成的效果。
监控和调优：在实际部署中，监控系统的性能和用户反馈是必不可少的。你可以使用 A/B 测试来比较不同配置的效果。

结尾

如果你正在考虑使用 RAG 来提升你的大语言模型应用，那么你应该仔细评估它的每一个环节。不要盲目追求技术的复杂性，而是要根据你的具体需求来选择最适合的方案。那么，你有没有想过在自己的项目中尝试 RAG？或者你是否遇到了一些具体的问题？