从普通RAG到RAPTOR，10个最新的RAG框架

大家好，大型语言模型（LLMs）如GPT-4在自然语言处理（NLP）领域有着重要作用，擅长生成文本、回答问题等任务。但这些模型也存在一些短板，比如对最新信息的掌握不足、难以实时更新知识库以及在处理大量信息时效率不高。

为了解决这些问题，检索增强生成（RAG）技术应运而生，它通过整合外部数据源，提升了模型的响应质量和适用性。今天将介绍10种改进版的RAG技术，它们在检索和生成环节上各有侧重，覆盖了从通用到特定问题的解决方案，能够体现出RAG在促进自然语言处理（NLP）进步中的多样性和巨大潜力。

1.标准检索增强生成（RAG）

标准RAG通过融合检索技术与大型语言模型（LLMs），可以生成既准确又符合上下文的响应，这打破了传统LLMs静态知识库的限制，能够动态利用外部数据源。

运作机制

• 文档分割：将大型文档切割成小块，便于管理和检索。

• 高效检索：用户提出查询后，系统迅速找到最相关的文档片段，利用相似性搜索技术。

• 上下文提示：将检索到的片段整合到LLMs的输入提示中，为其提供生成精准响应所需的上下文信息。

优势

• 实时交互：能够实现1-2秒内的快速响应，对于客户服务聊天机器人等应用非常关键。

• 提升答案质量：通过访问最新和特定领域的信息，使响应更加精准，更好地符合用户需求。

实施细节

• 检索器组件：通常采用密集向量嵌入技术（如FAISS模型）进行高效的相似性搜索。

• 生成器组件：LLMs处理增强后的提示，生成自然融入检索信息的响应。

应用场景

• 客户支持：通过检索相关政策文件或FAQs，提供精确答案。

• 搜索引擎：通过检索文档生成摘要，增强搜索结果的相关性。

• 知识管理系统：帮助用户从庞大的数据库中检索和理解复杂信息。

面临的挑战

• 可扩展性：需要优化检索机制，以高效处理大量数据。

• 延迟问题：随着数据集的增长，保持快速响应是一个挑战。

• 相关性过滤：必须确保检索到的文档与查询高度相关。

标准RAG有效地结合了检索系统和生成模型，使LLMs能够动态访问外部知识库，生成高质量、上下文相关的响应。

2.纠正检索增强生成（CRAG）

纠正检索增强生成（CRAG）旨在提高大型语言模型（LLMs）生成回答的准确性和可信度。它专注于发现并修正回答中的不准确之处或错误信息，确保提供的内容既精确又符合上下文。

运作机制

• 多遍过程：通过多次迭代检索和生成，不断提炼输出结果。

• 反馈循环：对每个生成的响应进行准确性和相关性评估，必要时触发纠正措施。

• 置信度评分：利用轻量级检索评估器为文档分配置信度分数，指导后续检索或生成步骤。

优势

• 提高精度：通过迭代提炼，确保更高的准确性，减少错误。

• 提升用户满意度：提高响应的可靠性，增强用户信任和满意度。

• 多功能性：CRAG的即插即用设计，方便与现有RAG系统无缝集成。

实施细节

• 检索评估器：评估检索文档的质量，依据相关性分数或领域特定标准。

• 纠正措施：可能包括细化查询、额外搜索或关注检索文档中的关键元素。

• 迭代提炼：持续迭代直至响应达到预设的质量标准。

应用场景

• 智能信息系统：确保相关响应的准确性和来源可靠性。

• 法律咨询服务：提供精确的法律信息，通过验证检索文档符合法律标准。

• 学术研究协助：通过提供准确的摘要和参考资料，协助研究人员。

面临的挑战

• 复杂性：在技术上实现有效的反馈循环和置信度评分机制具有挑战性。

• 资源密集型：多次检索和生成可能增加计算成本。

• 阈值设置：需要定义适当的置信度阈值，以平衡准确性和效率。

CRAG通过系统地识别和纠正生成响应中的错误，利用迭代提炼和反馈机制，提高了L