在当前流行的RAG引擎(例如RAGFlow、Qanything、Dify、FastGPT等)中,嵌入模型(Embedding Model)是必不可少的关键组件。在RAG引擎中究竟扮演着怎样的角色呢?本文笔者进行了总结,与大家分享~
什么是Embedding?
在学习嵌入模型之前,我们需要先了解什么是Embedding。简单来说,Embedding是一种将离散的非结构化数据(如文本中的单词、句子或文档)转换为连续向量的技术。
在自然语言处理(NLP)领域,Embedding通常用于将文本映射为固定长度的实数向量,以便计算机能够更好地处理和理解这些数据。每个单词或句子都可以用一个包含其语义信息的向量来表示。
Embedding常用于将文本数据映射为固定长度的实数向量,从而使计算机能够更好地处理和理解这些数据。每个单词或句子都可以用一个包含其语义信息的实数向量来表示。
以“人骑自动车”为例,在计算机中,单词是以文字形式存在的,但计算机无法直接理解这些内容。Embedding的作用就是将每个单词转化为向量,例如:
- “人”可以表示为 [0.2, 0.3, 0.4]
- “骑”可以表示为 [0.5, 0.6, 0.7]
- “自行车”可以表示为 [0.8, 0.9, 1.0]
通过这些向量,计算机可以执行各种计算,比如分析“人”和“自行车”之间的关系,或者判断“骑”这个动作与两者之间的关联性。
此外,Embedding还可以帮助计算机更好地处理和理解自然语言中的复杂关系。例如:
- 相似的词(如“人”和“骑手”)在向量空间中会比较接近。
- 不相似的词(如“人”和“汽车”)则会比较远。
「那么为什么需要向量呢?」
因为计算机只能处理数字,无法直接理解文字。通过将文本转换为向量,相当于为数据分配了一个数学空间中的“地址”,使计算机能够更高效地理解和分析数据。
什么是Embedding Model?
在自然语言处理(NLP)中,嵌入模型(Embedding Model) 是一种将词语、句子或文档转换成数字向量的技术。它通过将高维、离散的输入数据(如文本、图像、声音等)映射到低维、连续的向量空间中,使得计算机能够更好地理解和处理这些数据。
Embedding Model就像是给每个词或句子分配一个独特的“指纹”,这个“指纹”能够在数学空间中表示这个词或句子的含义。具体来说,这种模型将每个词语或句子转换成一个固定长度的数字向量。通过这种方式,计算机可以对文本进行各种数学计算,例如:
- 比较词语的相似性:通过计算两个词语向量之间的距离(如余弦相似度),可以判断它们在语义上的相似程度。
- 分析句子的意义:通过对句子中的所有词语向量进行聚合(如平均值或加权和),可以得到整个句子的向量表示,并进一步分析其语义信息。
这种技术在许多NLP任务中具有重要意义,以下是几个典型的应用示例:
- 语义搜索:通过计算查询向量与文档库中各文档向量的相似度,找到与查询最相关的文档或段落。例如,用户输入“如何制作披萨?”,系统会返回最相关的烹饪指南。
- 情感分析:判断一段文本的情感倾向(如正面、负面或中性)。例如,对于一篇产品评论“这款手机性能出色,但电池续航一般”,系统可以分析出该评论整体上是正面的,但也存在一些负面因素。
- 机器翻译:将一种语言的文本转换为另一种语言。例如,用户输入“我喜欢猫”,系统将其转换为对应的英文翻译“I like cats”。
- 问答系统:根据用户的问题,从知识库中检索相关信息并生成回答。例如,用户提问“太阳有多大?”,系统通过嵌入模型找到相关天文学文档,并生成详细的回答。
- 文本分类:将文本归类到预定义的类别中。例如,新闻文章可以被自动分类为政治、体育、科技等不同类别,基于其内容的向量表示。
- 命名实体识别(NER):识别文本中的特定实体(如人名、地名、组织名等)。例如,在一段文字“李华在北京大学学习”中,系统可以识别出“李华”是人名,“北京大学”是组织名。
Embedding Model的作用
在RAG引擎中,嵌入模型(Embedding Model) 扮演着至关重要的角色。它用于将文本转换为向量表示,以便进行高效的信息检索和文本生成。以下是Embedding Model在RAG引擎中的具体作用和示例:
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文本向量化
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- 作用:将用户的问题和大规模文档库中的文本转换为向量表示。
- 举例:在RAG引擎中,用户输入一个问题,如“如何制作意大利面?”,Embedding Model会将这个问题转换为一个高维向量。
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信息检索
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- 作用:使用用户的查询向量在文档库的向量表示中检索最相似的文档。
- 举例:RAG引擎会计算用户问题向量与文档库中每个文档向量的相似度,然后返回最相关的文档,这些文档可能包含制作意大利面的步骤。
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上下文融合
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- 作用:将检索到的文档与用户的问题结合,形成一个新的上下文,用于生成回答。
- 举例:检索到的关于意大利面的文档会被Embedding Model转换为向量,并与问题向量一起作为上下文输入到生成模型中。
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生成回答
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- 作用:利用融合了检索文档的上下文,生成模型生成一个连贯、准确的回答。
- 举例:RAG引擎结合用户的问题和检索到的文档,生成一个详细的意大利面制作指南作为回答。
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优化检索质量
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- 作用:通过微调Embedding Model,提高检索的相关性和准确性。
- 举例:如果RAG引擎在特定领域(如医学或法律)中使用,可以通过领域特定的数据对Embedding模型进行微调,以提高检索的质量。
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多语言支持
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- 作用:在多语言环境中,Embedding Model可以处理和理解不同语言的文本。
- 举例:如果用户用中文提问,而文档库包含英语内容,Embedding Model需要能够处理两种语言的文本,并将它们转换为统一的向量空间,以便进行有效的检索。
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处理长文本
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- 作用:将长文本分割成多个片段,并为每个片段生成Embedding,以便在RAG引擎中进行检索。
- 举例:对于长篇文章或报告,Embedding Model可以将其分割成多个部分,每个部分都生成一个向量,这样可以在不损失太多语义信息的情况下提高检索效率。
通过以上几点,Embedding Model在RAG引擎中提供了一个桥梁,连接了用户查询和大量文本数据,使得信息检索和文本生成成为可能。如下图所示,Embedding Model正处于整个RAG系统的中心位置。
RAG引擎中的工作流
以下是一个RAG引擎中工作流的示意图,此流程基本与各大RAG引擎相匹配。虽然各个不同的RAG引擎内部算法可能有所区别,但整体工作流程大同小异。
「流程说明」
- 查询嵌入化:将用户输入的查询传递给嵌入模型,并在语义上将查询内容表示为嵌入的查询向量。
- 向量数据库查询:将嵌入式查询向量传递给向量数据库。
- 检索相关上下文:检索前k个相关上下文——通过计算查询嵌入和知识库中所有嵌入块之间的距离(如余弦相似度)来衡量检索结果。
- 上下文融合:将查询文本和检索到的上下文文本传递给对话大模型(LLM)。
- 生成回答:LLM 将使用提供的内容生成回答内容。
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