构建生产级 RAG 系统前，必须搞懂的 7 个核心问题

原创已于 2024-12-03 16:27:10 修改 · 1.2k 阅读

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于 2024-12-03 16:26:45 首次发布

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在人工智能领域，如何使大模型既能理解外部数据，又能高效回答复杂问题，一直是生产级应用开发中的核心挑战。检索增强生成（RAG, Retrieval-Augmented Generation）技术正为这一难题提供解决方案。本文将带您深入探索如何构建生产级 RAG 应用，解决常见技术难题，并优化性能表现。

一、使用大模型理解外部数据的两种范式

在实际开发中，大模型理解外部数据的关键有两种主要范式：

1. 检索增强生成（RAG, Retrieval-Augmented Generation）

RAG 的核心思路是保持语言模型（LLM, Large Language Model）固定，通过外部数据检索来动态提供上下文：

将外部知识存储在向量数据库（Vector Database）或其他形式的存储中。
用户发出查询时，检索相关内容并与查询一起输入模型生成答案。

示例：一个电商平台可以使用 RAG 技术从商品描述数据库中动态检索特定商品的详细信息，直接回答用户提问。

优点：

灵活性高，数据更新直接反映在检索结果中。
部署无需重新训练大模型，节省成本。

2. 微调（Fine-tuning）

通过训练过程将外部知识直接融入模型内部：

全参数微调（Full Parameter Fine-tuning）：更新所有模型参数。
参数高效微调（Parameter-Efficient Fine-tuning, 如 LoRA）：仅更新部分参数或添加小型适配器模块。

示例：金融机构可以通过微调训练模型回答特定行业法规相关的问题。

优点：

模型生成答案的质量更高，对领域问题的理解更加深入。

3. RAG 和微调的对比

以下通过表格对比两者特点：

特性	RAG	微调 (Fine-tuning)
实现难度	较低：无需修改模型，只需构建检索和数据管道	较高：需要训练大模型并可能增加计算成本
数据更新	实时更新：数据变化无需重新训练	需要重新训练或微调模型
灵活性	高：可动态适配不同任务和领域	较低：适合特定任务或领域的模型
成本	较低：无需高性能硬件即可运行	较高：训练过程耗费大量计算资源
生成质量	中等：依赖于检索系统的性能	较高：通过定制化训练生成更精准的答案
适用场景	数据快速变动、跨领域任务	固定领域、需要高精度回答的场景
挑战	检索相关性、幻觉现象（Hallucination）	训练数据需求大、可能存在灾难性遗忘（Catastrophic Forgetting）

4. 小结

本文主要讨论 RAG，因为：

灵活性更高：RAG 不依赖于模型参数的修改，可以动态适配不同任务，尤其适合开发迭代频繁的生产级应用。
数据更新方便：RAG 能够实时反映数据更新，而微调通常需要重新训练，耗时耗力。
成本较低：构建 RAG 系统的硬件和算力需求更少，能更快部署到生产环境中。

基于以上优势，RAG 是目前开发生产级大模型应用的首选技术。因此，本文将重点讨论如何开发和优化 RAG 系统，帮助您快速构建高效解决方案。

二、开发生产级 RAG 应用必须回答的7个问题

要构建高效的 RAG 系统，开发者需要逐步回答以下关键问题：

1. RAG 系统的典型组成有哪些？

一个完整的 RAG 系统通常包含：

数据摄取阶段（Data Ingestion）：收集、处理并存储结构化或非结构化数据（如文本、表格），并将其转换为向量格式存入数据库。
数据查询阶段（Data Querying）：
- 检索（Retrieval）：根据用户查询从数据库中找到最相关的信息。
- 综合（Synthesis）：将检索内容与用户问题结合，通过大模型生成答案。

流程图示：
在这里插入图片描述

2. 基础 RAG 实现面临哪些挑战？

开发者通常会遇到：

响应质量差：上下文不相关或不足。
低精度/召回率（Low Precision/Recall）：未能覆盖关键信息或包含无关内容。
幻觉现象（Hallucination）：大模型生成脱离事实的回答。
信息过时：知识库未及时更新。

3. 如何提升 RAG 应用的性能？

性能优化可以从以下几方面入手：

数据优化（Data Optimization）：调整数据块（Chunk）大小，添加元数据（Metadata），使用高质量的向量嵌入（Embedding）。
检索优化（Retrieval Optimization）：采用混合检索（Hybrid Search, 语义+关键词）、重排序（Reranking）、递归检索（Recursive Retrieval）。
综合优化（Synthesis Optimization）：引入代理系统（Agent）分解复杂问题，充分利用模型的推理能力。
微调（Fine-tuning）：优化嵌入模型或直接微调语言模型。

4. 为什么评估（Evaluation）很重要？

评估是理解系统性能并发现改进空间的关键：

定义清晰的基准（Benchmark）：如成功率、MRR（Mean Reciprocal Rank）、NDCG（Normalized Discounted Cumulative Gain）等。
组件与整体评估结合：单独评估检索和综合模块，同时分析系统的最终生成效果。

5. 哪些技术是“必备”优化？

块大小调整（Chunk Size Tuning）：在提供足够上下文和避免信息冗余之间找到平衡。
元数据过滤（Metadata Filtering）：利用附加信息提升检索结果的相关性。

6. 如何利用代理（Agent）提升 RAG 性能？

通过引入代理，RAG 系统可以：

进行多文档推理（Multi-Document Reasoning）。
将复杂查询分解为简单步骤，并逐步获取所需信息。

7. 微调如何优化 RAG 管道？

嵌入微调（Embedding Fine-tuning）：提升检索内容的相关性。
模型微调（LLM Fine-tuning）：在生成专用数据集上训练，提高生成准确性。

三、总结

生产级 RAG 应用的开发是一项系统化工程，需要结合检索优化、模型调整、性能评估等多个环节。开发者可以从简单的开源工具（如 LangChain 或 Haystack）入手，快速搭建原型系统，并通过微调和性能优化迭代出高质量的解决方案。

下一步行动：如果您也想构建属于自己的 RAG 系统，不妨从设计数据摄取管道开始，通过逐步优化，探索这项技术的潜力。

希望本文为您提供清晰的开发路径。如有问题或想法，欢迎留言讨论！

参考链接：

https://docs.llamaindex.ai/en/stable/optimizing/production_rag/
https://medium.com/@xanoweg441/building-a-production-ready-rag-application-a-practical-guide-d43a29908fe4
https://www.anyscale.com/blog/a-comprehensive-guide-for-building-rag-based-llm-applications-part-1