RAG（检索增强生成）：概念与实践深度剖析-优快云博客

随着人工智能技术的飞速发展，大型语言模型（LLM）在自然语言处理领域取得了巨大的突破。然而，这些模型在生成回答时也面临着一些挑战，例如幻觉问题和知识截止日期的限制。为了解决这些问题，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，简称RAG）技术应运而生。RAG通过结合检索和生成的优势，为语言模型提供了更准确、更可靠的知识支持。本文将深入探讨RAG的概念、原理、代码实现、应用场景以及注意事项，帮助读者全面了解这一前沿技术。

一、RAG的概念

（一）背景与动机

在实际应用中，大型语言模型（LLM）虽然能够生成流畅且富有逻辑的文本，但其生成的内容有时会偏离事实，出现所谓的“幻觉”现象。此外，LLM的知识更新通常有一定的滞后性，无法及时获取最新的信息。这些问题限制了LLM在一些对准确性和时效性要求较高的场景中的应用。为了克服这些限制，研究人员提出了检索增强生成（RAG）技术，通过检索外部知识库来增强LLM的生成能力。

（二）定义与核心思想

RAG是一种结合检索和生成的混合方法，旨在通过检索外部知识库中的相关信息来增强语言模型的生成能力。其核心思想是：在生成答案之前，先从一个大规模的文档集合中检索出与用户问题最相关的文档片段，然后将这些文档片段作为上下文信息提供给语言模型，从而生成更准确、更可靠的答案。

（三）RAG的架构

RAG的架构可以分为三个主要阶段：检索（Retrieval）、增强（Augmentation）和生成（Generation）。

检索阶段：在检索阶段，系统会根据用户的问题，从预先构建的知识库中检索出与问题最相关的文档片段。这些文档片段通常被称为“检索结果”或“检索到的上下文”。
增强阶段：检索到的文档片段会被拼接到用户的问题后面，形成一个增强后的上下文。这个上下文包含了用户问题的相关信息，为语言模型提供了更丰富的背景知识。
生成阶段：在生成阶段，语言模型会根据增强后的上下文生成最终的答案。由于上下文中包含了检索到的相关信息，生成的答案通常会更加准确和可靠。

（四）RAG与传统方法的对比

与传统的基于检索的方法相比，RAG不仅能够提供准确的信息，还能够生成自然流畅的文本。与纯生成的方法相比，RAG通过检索外部知识库，能够有效地解决幻觉问题和知识截止日期的限制。

二、RAG的工作原理

（一）检索阶段

检索阶段是RAG技术的核心之一，其目的是从大规模文档集合中快速准确地检索出与用户问题最相关的文档片段。这一阶段通常包括以下几个步骤：

文档预处理：将文档集合中的文档进行分块处理，每个块通常包含几百个单词。分块的目的是为了提高检索的效率和准确性。
嵌入生成：对每个文档块生成嵌入向量。嵌入向量是一种高维向量，能够表示文档块的语义信息。常用的嵌入方法包括BERT、RoBERTa等预训练语言模型。
索引构建：将生成的嵌入向量存储到一个高效的索引结构中，以便快速检索。常用的索引结构包括倒排索引、向量数据库等。
检索查询：当用户提出一个问题时，系统会首先将问题转换为嵌入向量，然后在索引中搜索与问题嵌入向量最相似的文档块嵌入向量。通常使用余弦相似度等方法来衡量向量之间的相似度。

（二）增强阶段

在检索到与用户问题最相关的文档片段后，系统会将这些文档片段拼接到用户问题后面，形成一个增强后的上下文。增强后的上下文包含了用户问题的相关信息，为语言模型提供了更丰富的背景知识。

（三）生成阶段

在生成阶段，语言模型会根据增强后的上下文生成最终的答案。由于上下文中包含了检索到的相关信息，生成的答案通常会更加准确和可靠。

三、RAG的代码实现

（一）环境搭建

在开始代码实现之前，我们需要搭建一个合适的开发环境。以下是搭建环境所需的步骤：

安装Python：确保安装了Python 3.8或更高版本。
安装依赖库：使用pip安装以下依赖库：
bash
复制
```
pip install langchain openai weaviate-client
```

（二）数据准备

为了实现RAG，我们需要准备一个文档集合作为知识库。以下是数据准备的步骤：

收集文档：收集相关的文档，例如网页、书籍、研究报告等。

分块处理：将文档进行分块处理，每个块通常包含几百个单词。以下是一个简单的分块函数示例：

Python

复制

def chunk_text(text, chunk_size=500):
    words = text.split()
    chunks = [' '.join(words[i:i + chunk_size]) for i in range(0, len(words), chunk_size)]
    return chunks

（三）嵌入生成与索引构建

接下来，我们需要对文档块生成嵌入向量，并将嵌入向量存储到索引结构中。以下是一个完整的代码示例：

Python

复制

import weaviate
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings

# 初始化Weaviate客户端
client = weaviate.Client("http://localhost:8080")

# 创建类
class_obj = {
    "class": "Document",
    "properties": [
        {"name": "content", "dataType": ["text"]}
    ],
    "vectorizer": "text2vec-openai"
}
client.schema.create_class(class_obj)

# 生成嵌入并添加到索引
embeddings = OpenAIEmbeddings()
documents = ["This is the first document.", "This is the second document."]
chunks = [chunk_text(doc) for doc in documents]

for chunk in chunks:
    for text in chunk:
        embedding = embeddings.embed(text)
        client.data_object.create({
            "content": text
        }, "Document", embedding)

（四）检索与生成

在检索阶段，我们需要根据用户问题检索出与问题最相关的文档块。在生成阶段，我们将检索到的文档块与用户问题拼接，然后调用语言模型生成答案。以下是一个完整的代码示例：

Python

复制

from langchain.llms import OpenAI
from langchain.prompts import PromptTemplate

# 初始化语言模型
llm = OpenAI()

# 检索函数
def retrieve(query, top_k=3):
    query_embedding = embeddings.embed(query)
    results = client.query.get("Document", ["content"]).with_near_text({
        "concepts": [query]
    }).with_limit(top_k).do()
    return [result["content"] for result in results["data"]["Get"]["Document"]]

# 生成函数
def generate(query, retrieved_docs):
    prompt = PromptTemplate(
        input_variables=["query", "docs"],
        template="Answer the question based on the context.\n\nQuestion: {query}\n\nContext:\n{docs}"
    )
    context = "\n".join(retrieved_docs)
    prompt_text = prompt.format(query=query, docs=context)
    return llm(prompt_text)

# 示例
query = "What is RAG?"
retrieved_docs = retrieve(query)
answer = generate(query, retrieved_docs)
print(answer)