大模型知识库关键技术组件

1.1RAG的挑战
RAG主要面临三个方面的挑战：检索质量、增强过程和生成质量。

1.1.1检索质量
语义歧义：向量表示（例如词嵌入）可能无法捕捉概念之间的细微差别。例如，“苹果”一词可能指的是水果或科技公司。嵌入可能会混淆这些含义，导致不相关的结果。

用户输入变复杂：与传统关键词或者短语搜索逻辑不太一致，用户输入问题不再是词或者短句，而是转变成自然对话声知识多轮对话数据，问题形式更加多元，紧密关联上下文，输入风格更加口语化。

文档切分：文档切分主要有两种方式：一种是基于形式的切分，比如利用标点和段落的结束；另一种是基于文档内容的意义进行切分。如何将这些文档块转换成电脑能够理解和比较的形式（即“嵌入”），进而影响这些块与用户搜索内容的匹配程度。

多模内容的提取及表征（例如表格、图表、公式等）：如何对多模内容进行提取及动态表征，是目前面临的现实问题，尤其是处理那些含糊或负面的查询，对 RAG 系统的性能有显著影响。

1.1.2增强过程
上下文的集成：这里的挑战是将检索到的段落的上下文与当前的生成任务顺利地集成。如果做得不好，输出可能会显得脱节或缺乏连贯性。

冗余和重复：如果多个检索到的段落包含相似的信息，则生成步骤可能会产生重复的内容。

排名和优先级：确定多个检索到的段落对于生成任务的重要性或相关性可能具有挑战性。增强过程必须适当权衡每个段落的价值。

1.1.3生成质量
过度依赖检索内容：生成模型可能过于依赖增强信息，导致幻觉问题突出，而不是增加价值或提供合成。

无关性：这是另一个令人担忧的问题，即模型生成的答案无法解决查询问题。

毒性或偏见：这也是另一个问题，即模型生成的答案有害或令人反感。

1.2Query理解
目前，RAG系统可能会遇到从知识库中检索到与用户query不相关的内容。这是由于如下问题：（1）用户问题的措辞可能不利于检索，（2）可能需要从用户问题生成结构化查询。

1.2.1意图识别
意图识别是指：接收用户的query和一组"选择"（由元数据定义），并返回一个或多个选定的"选择模块"。它既可以单独使用（作为 "选择器模块"），也可以作为查询引擎或检索器使用（例如，在其他查询引擎/检索器之上）。目前主要利用 LLM 实现决策功能。
它可以应用于如下场景：

1.在各种数据源中选择正确的数据源；

2.决定是进行摘要（如使用摘要索引查询引擎）；还是进行语义搜索（如使用矢量索引查询引擎）；

3.决定是否一次 "尝试 "多种选择并将结果合并（使用多路由功能）。

1.2.2.Query改写
该模块主要利用LLM重新措辞用户query，而不是直接使用原始的用户query进行检索。这是因为对于RAG系统来说，在现实世界中原始query不可能总是最佳的检索条件。

1.2.2.1HyDE
Hypothetical Document Embeddings（HyDE）是一种生成文档嵌入以检索相关文档而不需要实际训练数据的技术。首先，LLM创建一个假设答案来响应query。虽然这个答案反映了与query相关的模式，但它包含的信息可能在事实上并不准确。接下来，query和生成的答案都被转换为嵌入。然后，系统从预定义的数据库中识别并检索在向量空间中最接近这些嵌入的实际文档。

1.2.2.2Rewrite-Retrieve-Read
这项工作引入了一个新的框架--Rewrite-Retrieve-Read，从query改写的角度改进了检索增强方法。之前的研究主要是调整检索器或LLM。与之不同的是，该方法注重query的适应性。因为对于 LLM 来说，原始query并不总是最佳检索结果，尤其是在现实世界中。首先利用LLM 进行改写query，然后进行检索增强。同时，为了进一步提高改写的效果，应用小语言模型（T5）作为可训练的改写器，改写搜索query以满足冻结检索器和 LLM的需要。为了对改写器进行微调，该方法还使用伪数据进行有监督的热身训练。然后，将 "先检索后生成 "管道建模为强化学习环境。通过最大化管道性能的奖励，改写器被进一步训练为策略模型。

1.2.3Query扩写
该模块主要是为了将复杂问题拆解为子问题。该技术使用分而治之的方法来处理复杂的问题。它首先分析问题，并将其分解为更简单的子问题，每个子问题会从提供部分答案的相关文件检索答案。然后，收集这些中间结果，并将所有部分结果合成为最终响应。