AI大模型技术之RAG、模型微调、知识蒸馏

检索增强生成（RAG）

RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成技术）是一种结合了 信息检索（Retrieval）与语言生成（Generation）的自然语言处理（NLP）技术，旨在通过外部知识的检索来增强模型的生成能力，解决传统生成模型（如GPT）在处理需要特定领域知识、实时信息或长上下文任务时的局限性。它的核心思想是通过引入外部知识库，动态检索相关信息来辅助生成过程，从而弥补传统生成模型依赖内部记忆的局限性。

技术原理

1. 检索模块（Retriever）

   • 输入：用户的问题或请求（例如：“量子计算的应用领域有哪些？”）。
   • 处理步骤：
     a. 向量化：将用户输入转化为高维向量（如使用BERT或DPR模型）。
     b. 相似度匹配：在知识库中搜索与输入向量最相似的文档（例如使用FAISS或ElasticSearch）。
     c. 返回Top-K文档：选出最相关的K个文本片段（如K=5）。
   • 关键技术：
     • 密集检索（Dense Retrieval）：基于神经网络学习语义相似度。
     • 稀疏检索（Sparse Retrieval）：基于关键词匹配（如BM25）。

2. 生成模块（Generator）

   • 输入：用户问题 + 检索到的文档（作为上下文）。
   • 处理步骤：
     a. 上下文拼接：将问题和文档拼接为长文本（例如：“问题：量子计算的应用领域有哪些？相关文档：量子计算可用于密码学…材料科学…”）。
     b. 生成回答：输入拼接后的文本到生成模型（如GPT-3），模型基于上下文生成最终回答。
   • 关键技术：
     • 自回归生成（逐词生成，保持逻辑连贯）。
     • 注意力机制（关注检索文档中的关键信息）。

流程图演示：

用户问题 → 预处理（语义解析、关键词提取）
       ↓
       ┌───────────────┐
       │   检索模块     │
       │   ├─ 向量/语义检索（匹配知识库）   │
       │   └─ 返回高相关文档片段（N个）   │
       └───────────────┘
               ↓
       ┌───────────────┐
       │  信息整合      │
       │   ├─ 清洗/去重/摘要            │
       │   └─ 生成增强上下文（拼接问题+文档）│
       └───────────────┘
               ↓
       ┌───────────────┐
       │  生成模块      │
       │   ├─ 语言模型基于增强上下文生成回答 │
       │   └─ 控制生成逻辑（如长度、格式）   │
       └───────────────┘
               ↓
       ┌───────────────┐
       │  结果优化      │
       │   ├─ 格式调整、来源标注（可选）    │
       │   └─ 输出最终回答（含引用来源）    │
       └───────────────┘

垂直领域应用场景

• 医疗健康

  • 临床决策支持：医生输入患者症状（如胸痛、发热），系统检索医学指南、电子病历及最新研究数据，生成鉴别诊断建议和检查方案，辅助快速定位病因。
  • 患者教育：针对患者提问（如糖尿病饮食、术后康复），结合个性化健康数据与权威医学知识，生成通俗易懂的健康建议，提升自我管理能力。
  • 药物研发辅助：解析疾病靶点或药物分子结构，检索化合物数据库、专利文献及临床试验数据，推荐候选药物或合成路径，加速新药研发进程。

• 金融服务

  • 合规审查自动化：员工查询金融政策（如私募基金合格投资者认定、反洗钱规则），系统实时检索监管文件、行业规范及历史案例，生成合规要点清单和操作指引。
  • 智能投研分析：分析师输入行业或标的关键词（如“新能源汽车产业链”），系统整合财报、行业报告、舆情数据，生成投资逻辑分析、标的推荐及风险提示。
  • 反欺诈检测：在信用卡申请、交易审核中，检索征信数据、黑名单库及历史欺诈模式，自动识别异常行为（如身份信息矛盾、高频异常交易），输出风险评分。

• 制造业

  • 设备故障诊断：产线设备报错时（如机床精度异常、传感器数据超限），系统检索设备手册、历史维修记录及行业知识库，生成故障原因分析和维修方案，缩短停机时间。
  • 定制化方案设计：客户提出产品需求（如耐高温电子元件、高强度合金材料），系统匹配企业材料库、工艺参数及成功案例，快速生成定制化设计方案和性能参数。
  • 供应链风险预警：监测到原材料价格波动、供应商产能异常时，检索库存数据、替代物料库及供应链网络，生成风险等级评估和应对策略（如备选供应商推荐、库存调配建议）。

• 法律与合规

  • 合同智能解析：律师上传合同文本（如并购协议、劳动合同），系统检索法律模板、条文库及行业合规标准，自动标注关键条款（如权利义务、违约条款），提示风险点。