RAG+知识库

最新推荐文章于 2025-05-26 22:44:33 发布

iisugar

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文章标签：人工智能

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/iisugar/article/details/146392857

2. 结构化数据库（MySQL）存储元数据

在RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）技术中，本地知识库的存储位置和形式需要根据具体需求选择，通常结合向量数据库和结构化数据库来实现高效检索和生成。以下是详细说明和实现方案：

一、RAG技术的核心流程

RAG通过以下步骤将知识库与生成模型结合：

输入查询：用户输入问题（如“胸痛可能是什么疾病？”）。
向量化查询：将问题转换为向量（如使用BERT）。
检索知识库：从本地知识库中检索与查询最相关的文档或片段（如症状描述、医学指南）。
生成回答：将检索到的内容与生成模型（如LLaMA、Qwen）结合，生成最终回答。

二、本地知识库的存储形式

1. 向量数据库（核心存储）

作用：存储文本向量，用于快速检索与查询最相关的文档。
典型工具：
- Faiss：Facebook开源的高效向量索引库，适合本地部署。
- Milvus：专为向量搜索设计的分布式数据库，支持大规模数据。
- Elasticsearch：支持向量搜索，适合混合文本+向量查询。

2. 结构化数据库（元数据存储）

作用：存储结构化信息（如文档ID、标题、来源、ICD编码等）。
典型工具：
- MySQL/PostgreSQL：存储症状-疾病映射、药物信息等。
- MongoDB：存储非结构化医学指南文档。

3. 混合存储架构

典型架构：

mermaid

深色版本

graph LR
  A[用户查询] --> B[向量化]
  B --> C[向量数据库检索]
  C --> D[结构化数据库查询元数据]
  D --> E[生成模型]
  E --> F[最终回答]

三、本地知识库的具体实现方案

1. 向量数据库（Faiss）存储

步骤1：将文本转换为向量

python

深色版本

import numpy as np
from sentence_transformers import SentenceTransformer

model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')  # 使用预训练模型生成向量

# 示例：将症状描述转换为向量
symptoms = [
    "胸痛、呼吸困难",
    "持续腹泻、呕吐",
    "高烧、皮疹"
]
vectors = model.encode(symptoms)

步骤2：构建Faiss索引

python

深色版本

import faiss

# 创建索引（如IVF Flat）
dimension = vectors.shape[1]
index = faiss.IndexIVFFlat(faiss.normalize_L2(faiss.Matrix(vectors)), dimension, nlist=10)
index.train(vectors)
index.add(vectors)
faiss.write_index(index, "symptom_vectors.index")  # 保存索引

步骤3：检索相似症状

python

深色版本

# 加载索引
index = faiss.read_index("symptom_vectors.index")

# 查询新症状
query = "胸痛、呼吸急促"
query_vector = model.encode([query])[0]
query_vector = faiss.normalize_L2(query_vector)

# 检索Top-K相似症状
k = 3
distances, indices = index.search(query_vector.reshape(1, -1), k)
similar_symptoms = [symptoms[i] for i in indices[0]]

2. 结构化数据库（MySQL）存储元数据

sql

深色版本

-- 创建症状-疾病映射表
CREATE TABLE symptom_disease (
    symptom_id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    symptom TEXT,
    related_disease TEXT,
    icd10_code VARCHAR(10)
);

-- 插入示例数据
INSERT INTO symptom_disease (symptom, related_disease, icd10_code)
VALUES 
    ("胸痛", "心肌梗死", "I21.0"),
    ("呼吸困难", "肺炎", "J12.9");

3. 集成RAG流程

python

深色版本

def rag_query(query):
    # 步骤1：向量化查询
    query_vector = model.encode([query])[0]
    
    # 步骤2：向量检索
    distances, indices = index.search(query_vector.reshape(1, -1), 3)
    relevant_symptoms = [symptoms[i] for i in indices[0]]
    
    # 步骤3：查询结构化数据库获取元数据
    conn = mysql.connector.connect(
        host="localhost",
        user="user",
        password="password",
        database="medical_knowledge"
    )
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute("SELECT related_disease, icd10_code FROM symptom_disease WHERE symptom IN %s", (tuple(relevant_symptoms),))
    results = cursor.fetchall()
    
    # 步骤4：生成回答（示例：简单拼接）
    answer = f"相关疾病：{', '.join([row[0] for row in results])}\nICD-10编码：{', '.join([row[1] for row in results])}"
    
    return answer

# 测试查询
print(rag_query("胸痛、呼吸急促"))

四、存储位置选择建议

1. 向量数据库（本地部署）

存储位置：
- 向量索引文件（如symptom_vectors.index）存储在本地服务器或云服务器的磁盘中。
- 使用Faiss、Milvus等工具直接管理。

2. 结构化数据库

存储位置：
- MySQL/PostgreSQL部署在本地服务器或云数据库（如AWS RDS）。
- 数据库表存储症状-疾病映射、药物副作用等结构化信息。

3. 混合存储架构示例

组件	存储位置/工具	数据内容
向量索引	Faiss本地文件（如`symptoms.index`）	症状描述的向量
症状-疾病映射	MySQL表	症状ID、疾病名称、ICD编码
医学指南文档	MongoDB或本地文件系统	PDF、文本格式的指南全文

五、优化与注意事项

1. 向量数据库优化

索引类型选择：
- IVF Flat：适合中小规模数据，查询速度快。
- HNSW：适合大规模数据，内存占用低。
向量维度：
- 使用小维度（如256维）减少存储开销，但可能影响精度。

2. 数据一致性

ID关联：
- 向量索引的symptom_id需与MySQL的symptom_id一致。
更新策略：
- 定期重新构建索引（如每月更新医学指南）。

3. 性能调优

缓存热点数据：
- 将高频查询的向量和元数据缓存到内存（如Redis）。
分片存储：
- 对超大规模数据使用Milvus的分布式存储。

六、医疗场景中的实际案例

案例：症状-疾病推理系统

知识库组成：
- Faiss：存储症状描述的向量（如“胸痛”“呼吸困难”）。
- MySQL：存储症状-疾病映射（如“胸痛→心肌梗死（I21.0）”）。

流程：

mermaid

深色版本

sequenceDiagram
  User->>RAG系统: "胸痛、呼吸急促"
  RAG系统->>Faiss: 向量化查询并检索Top症状
  Faiss-->>RAG系统: 返回相似症状列表
  RAG系统->>MySQL: 查询相关疾病和ICD编码
  MySQL-->>RAG系统: 返回疾病名称和编码
  RAG系统->>User: "可能疾病：心肌梗死，ICD-10: I21.0"