Cognita：一款面向生产环境的开源、模块化 RAG 框架

一、引言：RAG 技术的兴起和挑战

1.1、从关键词搜索到 RAG

在大模型技术火起来之前，我们处理海量数据中的信息检索问题，往往依靠的是传统的关键词搜索和全文检索方法。这些方法虽然在一定程度上帮助我们找到了信息，但它们在语义理解方面的能力相对较弱，很难精确捕捉到用户的真实需求。因此，当用户试图在海量数据中寻找特定信息时，往往就像是在大海里捞针，很难快速而准确地找到自己需要的答案。

随着大模型技术的爆发，一种名为检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，简称RAG）的新技术应运而生。RAG技术的出现，就像是给传统的搜索方法装上了智能的翅膀，它通过结合信息检索和文本生成，使得信息获取变得更加高效和准确。

RAG技术的核心优势在于它能够理解用户问题背后的深层语义，而不是简单地依赖于关键词匹配。它通过三个关键步骤——精准检索、信息整合和自然语言生成——来提升信息获取的效率和准确性。首先，RAG技术能够在海量数据中快速定位到与用户问题最相关的信息；其次，它能够将分散在不同地方的信息整合起来，形成一个连贯的答案；最后，RAG技术利用先进的语言模型，生成流畅、自然、易于理解的文本，为用户提供更加人性化的服务。

RAG技术在智能问答、语义搜索、个性化推荐、辅助写作等领域展现出巨大的潜力。它使系统能够处理更加复杂的问题，为用户提供更精准、更人性化的服务。

1.2、现有 RAG 框架存在的问题

RAG 技术的出现，为处理海量非结构化数据、构建更智能的应用带来了新的希望。然而，现有的RAG框架在实际应用中依然面临着诸多挑战，如部署维护的复杂性、定制性不足、缺乏端到端的解决方案、用户体验有待提升等。这些挑战具体可以归结为以下几个方面：

• 部署和维护的复杂性: 许多 RAG 框架缺乏对生产环境的优化，部署和维护一个完整的 RAG 系统需要开发者具备专业的知识和技能，例如配置向量数据库、管理语言模型等。
• 缺乏灵活性和可定制性: 许多框架只提供了固定的功能模块，开发者难以根据实际需求进行定制化开发，例如支持不同的数据源、语言模型或向量数据库。
• 查询服务部署： 从查询生成答案的代码需要包装在 API 服务器中，并部署为可扩展的服务，该服务可以处理多个并发查询并随着流量自动扩展，目前还没有此类内置支持。
• 语言模型和嵌入模型部署： RAG 框架中缺乏真正的生产级支持，其中模型作为单独的服务托管，并通过 API 调用。
• 向量数据库部署