模型选型和微调方向

在RAG（检索增强生成）产品中，模型选型和微调方向直接影响系统的性能和用户体验。以下是分阶段的选型策略和微调方案，兼顾效果与成本：

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一、模型选型：核心组件与推荐方案

RAG系统由 检索模型 和 生成模型 两部分组成，需分别选型：

1. 检索模型（Retriever）

模型类型	推荐选项	适用场景	优势
稠密检索	- OpenAI text-embedding-3-large	通用语义搜索	高准确率，适合复杂查询
	- BGE (bge-large-zh-v1.5)	中文场景	开源可微调，支持多语言
	- E5 (intfloat/e5-large-v2)	多语言混合数据	对长文本优化
稀疏检索	- BM25 (Elasticsearch/Lucene)	关键词匹配、结构化数据	低延迟，无需训练
混合检索	BM25 + 稠密检索加权融合	兼顾精确性与召回率	平衡语义与字面匹配
重排序模型	- BGE Reranker (bge-reranker-large)	提升Top-K结果相关性	对初检结果二次精排

2. 生成模型（Generator）

模型类型	推荐选项	适用场景	优势
通用大模型	- GPT-4-turbo (API)	高预算、高准确性需求	强推理能力，支持复杂指令
	- Claude 3 (Anthropic)	长文本生成	200K上下文窗口
开源模型	- LLaMA-3-70B (Meta)	私有化部署	可商用，支持微调
	- Mixtral 8x7B (MoE)	高性价比多任务	激活参数少，推理成本低
领域专用模型	- Med-PaLM 2 (医疗)	垂直领域（医疗/法律）	预训练领域知识
轻量化模型	- Phi-3-mini (4K上下文)	移动端/边缘设备	低延迟，小体积

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二、微调方向：针对RAG的优化策略

1. 检索模型微调

(1) 领域适配微调

• 目标：提升垂直领域（如医疗、金融）的语义理解。
• 方法：
  • 数据：构建领域相关的 (query, positive_doc, negative_doc) 三元组。
  • 损失函数：对比学习（Contrastive Loss）或三元组损失（Triplet Loss）。
  • 工具：

    from sentence_transformers import SentenceTransformer, losses
    model = SentenceTransformer("bge-base-zh")
    train_loss = losses.MultipleNegativesRankingLoss(model)
    model.fit(train_data, loss=train_loss, epochs=3)
    

(2) 查询扩展微调

• 目标：让模型学会生成更丰富的搜索查询。
• 方法：
  • 用LLM生成查询的变体（同义词、扩展描述），训练检索模型理解等价查询。

2. 生成模型微调

(1) 基于检索内容的约束生成

• 目标：减少幻觉，强制模型依赖检索结果。
• 方法：
  • 数据构造：输入格式为 [检索文档] + [问题] → 答案，标注是否严格引用文档。
  • 微调技巧：
    • 在答案前添加标记（如[据文档]...）。
    • 对“无答案”情况设置特殊标签（如[未找到]）。

(2) 领域风格适配

• 目标：生成内容符合领域规范（如法律条文、医疗报告）。
• 方法：
  • 使用领域文本（如论文、专利）继续预训练（Continue Pretraining）。
  • 示例代码（LoRA微调）：

    from peft import LoraConfig, get_peft_model
    config = LoraConfig(task_type="CAUSAL_LM", r=8, target_modules