使用RAG技术构建企业级文档问答系统:检索优化Embedding微调

原创 超乎想象 [ 超乎想象的科技圈 ](javascript:void(0)😉 2024年08月13日 00:28 北京

概述

根据使用RAG技术构建企业级文档问答系统之基础流程中的RAG流程描述,有一个很重要步骤是从知识库中检索相关的文档片段,由于RAG是一个典型的串行流程,即先检索,再生成,因此,提升检索性能,通常可以提升RAG的效果。

针对RAG检索部分的优化,已经有不少优化手段,典型的有如下这些:

  • Embedding模型优化
  • 混合检索(BM25+Embedding)
  • Multi Query
  • RAG Fusion
  • Hypothetical Document Embeddings(HyDE)
  • Rerank

从本文开始,会陆续覆盖这些优化方法,每次优化,会分别计算检索的命中率,和问答的准确率,以便大家直观地感受不同优化手段带来的性能提升。

检索的命中率,会根据《使用RAG技术构建企业级文档问答系统之基础流程》中介绍的HitRate,问答的准确率,然后评估,考虑到大家访问OpenAI的API可能不便,打分统一替换为Qwen2-72B-Instruct。

本文首先介绍Embedding模型优化。通常我们所使用的Embedding模型,由于要考虑到通用型,不会特别针对某个领域做专门的优化。针对Embedding模型的优化,主要有两个部分可以做:

  • 对Embedding做二次预训练
  • 对Embedding模型做微调

对Embedding做二次预训练通常不会有显著的效果提升,本文主要介绍对Embedding模型的微调。所选取的模型是BAAI/bge-large-zh-v1.5(HuggingFace中的模型ID),是BAAI(智源)开源的一个Embedding,这个基本上也是目前RAG中用得比较多的模型了,虽然BGE发布后陆续有新的模型不断刷新了榜单,但综合对比下来,BGE还是很能打的。

本文会介绍Embedding微调时,涉及的如下几点:

  • 微调样本构建
  • 微调脚本
  • 训练过程监控:W&B监控
  • 模型效果评估

本文优化后的模型评估效果见下表,可以看出,检索的HitRate,Embedding微调后的模型,都是显著优于Baseline(基础流程中介绍的方法)的,问答全流程,使用3个知识片段的Embedding微调后的模型进行检索,也取得了目前为止的最好效果图片

本文代码已开源,地址在:https://github.com/Steven-Luo/MasteringRAG

其中,样本构建代码为:

  • build_embedding_sample_v1.ipynb
  • build_embedding_sample_v2.ipynb:最终使用版本

微调脚本为:

  • finetune_bge_embedding_v1.sh
  • finetune_bge_embedding_v2.sh
  • finetune_bge_embedding_v3.sh
  • finetune_bge_embedding_v4.sh:最终使用版本

RAG全流程代码为:retrieval/01_bge_embedding_ft.ipynb

环境准备

Embedding模型的训练,虽然对机器的性能要求没有对训练LLM那么高,但也还是有一定要求的,GPU是需要的

硬件环

<think>嗯,用户问的是如何通过DeepSeek搭建私有化企业级RAG文件知识库。首先,我需要明确用户的需求。他们可能是一个企业用户,想要在自己的内部系统中构建一个基于RAG检索增强生成)模型的知识库,用于处理内部文档,提高信息检索和问答的效率。同时,用户强调“私有化”,说明他们对数据安全和隐私有较高要求,不希望数据泄露到外部。 接下来,我需要回想一下RAG的基本原理。RAG结合了检索和生成两个步骤,首先从大量文档检索出相关的信息,然后利用生成模型(如GPT)生成回答。搭建这样的系统需要几个关键组件:文档处理、向量数据库、检索模型和生成模型。 然后,DeepSeek这个平台或工具可能提供了一些功能来支持这些步骤。我需要确认DeepSeek的具体能力,比如是否提供文本嵌入模型、是否支持私有化部署的向量数据库,或者是否有现成的API接口。如果用户提到的DeepSeek是深度求索公司的产品,可能他们有相关的企业级解决方案。 接下来要考虑搭建的步骤。通常,搭建RAG系统包括数据准备、文档切分、向量化存储、检索和生成几个阶段。对于私有化部署,可能需要本地服务器或私有云环境,确保数据不离开企业内网。 用户可能还关心具体的技术细节,比如使用哪些工具进行文档处理,比如LangChain或者LlamaIndex,或者是否需要自己训练模型。此外,安全性方面需要考虑访问控制、数据加密等措施。 另外,用户可能没有明确说明他们的技术基础,是否需要详细的步骤指导,或者更倾向于使用现有平台的服务。比如,DeepSeek是否提供了一站式的解决方案,还是需要结合其他开源工具。 可能还需要考虑扩展性和维护问题,比如如何处理新增文档,更新向量数据库,以及系统的性能优化等。 现在,需要将这些思考整理成一个清晰的步骤指南,涵盖从环境准备到部署维护的全流程,并强调私有化部署的安全措施,确保用户能够理解并实施。</think>搭建私有化企业级RAG(Retrieval-Augmented Generation)文件知识库需要结合深度学习模型、向量数据库和私有化部署能力。以下是基于DeepSeek或其他类似技术的实现步骤框架,重点聚焦企业级安全与定制化需求: --- ### **一、核心架构设计** 1. **技术选型** - **LLM模型**:选用DeepSeek-R1等支持私有化部署的大模型(需确认官方授权) - **向量模型**:Sentence-BERT、BGE或DeepSeek自研Embedding模型 - **向量数据库**:Milvus/Chroma(开源)或私有化商业方案(如腾讯云VectorDB) - **框架支持**:LangChain/LlamaIndex用于流程编排 2. **私有化要求** - 部署于企业内网/私有云(如OpenStack/K8s集群) - 数据全链路加密(传输TLS/静态AES- 访问控制(RBAC权限体系+审计日志) --- ### **二、实施步骤详解** #### **1. 环境准备** - **硬件**:GPU服务器(至少NVIDIA A10/A100)用于模型推理 - **容器化**:Docker/Kubernetes部署各模块(模型服务、数据库等) - **网络隔离**:通过VPC/防火墙限制外网访问 #### **2. 文档处理流水线** ```python # 示例:使用LangChain处理文档 from langchain.document_loaders import DirectoryLoader from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter # 加载企业文档(支持PDF/DOCX/Excel等) loader = DirectoryLoader('/data/docs', glob="**/*.pdf") docs = loader.load() # 智能分块(保留上下文) splitter = RecursiveCharacterTextSplitter( chunk_size=500, chunk_overlap=50, length_function=len ) chunks = splitter.split_documents(docs) ``` #### **3. 向量化与存储** - **私有化Embedding服务**: ```bash # 部署DeepSeek Embedding模型API docker run -p 8080:8080 deepseek/embedding:v1.0 --api-key="YOUR_LICENSE_KEY" ``` - **向量数据库初始化**: ```python from pymilvus import connections, CollectionSchema, FieldSchema, DataType connections.connect(host="10.0.0.10", port="19530") # 定义企业专属Schema fields = [ FieldSchema(name="id", dtype=DataType.INT64, is_primary=True), FieldSchema(name="embedding", dtype=DataType.FLOAT_VECTOR, dim=1024), FieldSchema(name="metadata", dtype=DataType.JSON) ] collection = Collection("enterprise_kb", schema=CollectionSchema(fields)) ``` #### **4. RAG服务搭建** - **检索增强层**: ```python from langchain.retrievers import MilvusRetriever from deepseek import DeepSeekChat retriever = MilvusRetriever( collection_name="enterprise_kb", embedding_function=deepseek_embedding ) rag_chain = ( {"context": retriever, "question": RunnablePassthrough()} | prompt_template | DeepSeekChat(model="deepseek-r1-enterprise") ) ``` #### **5. 安全增强措施** - **数据脱敏**:在向量化前进行敏感信息识别与掩码 - **模型微调**:使用企业专有数据做Domain Adaptation - **访问控制**:集成企业AD/LDAP实现单点登录 -- ### **三、企业级功能扩展** 1. **版本控制**:文档更新时保留历史版本向量记录 2. **多模态支持**:扩展处理图纸/图片中的OCR文本 3. **监控告警**:Prometheus+Grafana监控QPS/延迟 4. **灾备方案**:跨机房数据库集群+模型热备 --- ### **四、注意事项** 1. **合规性**:确保符合GDPR等数据保护法规 2. **冷启动**:初期需人工审核生成结果建立评估基准 3. **成本控制**:采用混合精度推理降低GPU消耗 建议联系DeepSeek商务团队获取企业版SDK及部署支持,同时可参考Azure AI Search+RAG等成熟方案进行架构验证。实际部署时建议分阶段实施,从试点部门逐步扩展到全企业。
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