深入理解RAG中的嵌入模型Embedding Model

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。

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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。

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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:

  1. 文本向量化

    • 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。
  2. 信息检索

    • 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。
  3. 上下文融合

    • 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。
  4. 生成回答

    • 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。
  5. 优化检索质量

    • 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。
  6. 多语言支持

    • 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。
  7. 处理长文本

    • 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。

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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。

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「流程说明」

  1. 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。
  2. 向量数据库查询:将嵌入式查询向量传递给向量数据库。
  3. 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。
  4. 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)。
  5. 生成回答:LLM 将使用提供的内容生成回答内容。

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### 支持的Embedding模型 在构建检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)架构时,选择合适的嵌入模型对于系统的整体性能至关重要[^1]。通常情况下,RAG 架构依赖于强大的预训练语言模型来创建文档和查询的向量表示。 #### 常见的Embedding模型选项: - **BERT及其变体**:由于其双向编码能力,BERT成为许多NLP任务中的首选解决方案之一。它能够捕捉上下文信息,在语义相似度计算方面表现出色。 - **DPR (Dense Passage Retrieval)**:专门为开放域问答设计的一种密集型段落检索方法。相比传统的稀疏索引方式,DPR通过学习问题与文章片段之间的映射关系实现了更精准的信息检索效果[^2]。 - **Sentence-BERT**:改进版的BERT用于句子级别的表征学习,可以加速余弦距离等操作的同时保持较高的准确性。这使得Sentence-BERT非常适合用来作为RAG框架内的文本匹配工具。 - **USE (Universal Sentence Encoder)**:由Google开发的一个通用句法分析器,能够在不同应用场景下提供一致性的高质量特征提取服务。尽管在某些特定领域可能不如其他专用模型精确,但在跨主题的任务上具有良好的泛化能力。 ```python from sentence_transformers import SentenceTransformer model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2') # 使用MiniLM版本以节省资源消耗 embeddings = model.encode(["这是一个测试例子"]) print(embeddings.shape) ```
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