检索增强生成技术(RAG)
引言
大型语言模型（LLMs）在自然语言生成和理解领域展现出卓越的性能，然而，其知识受限于在特定时间点接受训练时所使用的公共数据。考虑到训练数据的限制，大型语言模型的信息和知识覆盖可能存在缺陷，可能导致对特定领域形成片面的认知，形成幻觉。尤其是在包含专业领域知识的情境下，大型语言模型可能难以获取深度和专业性的信息。
检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation），通过整合生成模型和检索机制，使模型能够从更广泛且深入的知识库中检索信息，从而提升其在特定领域的性能。将大型语言模型与RAG相结合，不仅有助于弥补大型语言模型在知识获取方面的不足，还提高了在特定领域生成内容的准确性和专业性。这种综合方法有望进一步推动自然语言处理技术在实际应用中的全面发展。
RAG架构
检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation）架构是一种典型的应用程序结构，核心包含两个关键组件：
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索引： 该组件承担在离线阶段从源头采集数据并进行索引的任务。其目标是通过有效的数据组织和存储，为后续检索与生成阶段提供迅速而高效的数据访问。在离线流程中，索引过程不仅仅涉及数据收集，还包括对数据的结构化处理和索引算法的优化，以满足实时检索需求。
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检索与生成： RAG链在运行时接收用户查询，通过索引系统检索相关数据，并将其传递给模型进行生成。该过程涉及检索算法的精细调整以实现高效且准确的信息检索，同时确保生成模型能够充分利用检索到的数据进行响应式输出。整体而言，RAG架构通过优化离线索引和在线检索与生成两个关键步骤，实现了在大规模数据环境下的高效信息获取和生成应用。
以下详细阐述了RAG架构在用户提问到最终答案过程中的关键步骤：
索引阶段
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文档加载与切分
在此阶段，各种格式的文档首先经过加载或处理，转化为大语言模型可解析的纯文本数据。例如，对于PDF文件，采用PDF提取器抽取文本；而对于图片则利用OCR技术识别并转换为文字信息。鉴于文档可能存在过长的问题，需要进行文档切片，将长篇文档分割成多个文本块，以便更高效地处理和检索信息。 -
文本嵌入模型编码（Text Embedding）
拆分后的文本块通过文本嵌入模型进行处理，将高维数据映射到低维向量空间。这使得在向量空间中相似的文本块具有相近的表示，从而有效捕捉文本之间的语义关系。这一过程的目的在于实现后续检索时的高效文本搜索，有助于提高后续搜索引擎的检索准确性。 -
存入向量数据库（Vector Database）
经过文本嵌入模型处理的拆分后的文本块进入向量数据库。这一阶段不仅仅包括简单的物理存储，还涉及对数据的结构化处理和索引算法的优化。该处理确保数据以一种有序、高效的方式存储，以便在检索阶段迅速且准确地访问。
检索&生成阶段
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“用户查询”文本嵌入编码
在此阶段，“用户查询”经由文本嵌入模型进行编码，该过程将用户查询映射为向量表示，以便在先前构建的索引中检索与用户提问相关度最高的文本块。 -
数据召回
数据召回是向LLM提问的关键步骤，根据用户提问从向量数据库中召回相关文档数据。这一步骤充分利用了先前存储的索引信息，实现了对源数据的快速、动态提取。 -
答案生成
获取的数据和聊天历史记忆将与问题一同提交至LLM。LLM进行推理并生成最终答案，整个过程考虑了用户查询、检索结果和模型内部记忆。这一生成过程是整个RAG架构中的关键环节，确保系统能够有效地应对用户的复杂查询，从而生成准确、上下文合理的答案。
向量数据库
向量数据库是专为存储和处理向量而设计的数据库系统。这里的向量指的是在数学空间中表示的高维数值序列，通常用于表示文本、图像、音频等数据。向量数据库的设计旨在支持高效的向量存储、索引和检索，使得用户能够快速准确地获取相似或相关的向量数据。向量数据库可以帮助AI模型理解和储存长期记忆等问题，以完成复杂的任务，加速应用场景落地。
文本嵌入模型（Text-Embedding Model)
文本嵌入（text-embedding）是一种把文本信息变成数字形式的技术，让计算机能够更好地理解和处理文本。这个转换过程的原理就是把每个词语映射成一个向量，这个向量在一个高维的数学空间中。关键的点在于，相似的词在这个向量空间中会离得很近，而不相似的词则会离得比较远。这样，计算机可以通过比较这些向量来判断词语之间的关系。
以性别为例，我们可以用text-embedding展示“男性”和“女性”之间的关系。如果我们在这个向量空间中找到“男性”的向量，然后减去“女性”的向量，得到的结果可能接近于“国王”和“王后”的差异向量。这意味着在这个向量空间中，性别关系可以用数学方式表示。
对于国家首都，我们可以为每个首都创建一个向量。如果在向量空间中两个首都的向量距离很近，那就表示这两个城市在某种程度上有相似性。例如，“北京”和“首尔”可能会在这个向量空间中比较接近，因为它们都是亚洲国家的首都。
这项技术的作用很广泛，它可以帮助计算机理解语义关系，从而在各种任务中更有效地工作。在搜索引擎中，text-embedding可以帮助搜索更准确地理解用户的查询。在自然语言处理任务中，如机器翻译和情感分析，它也发挥着关键作用。
相似度搜索
向量数据库的一个关键功能是能够进行相似度搜索。用户可以提供一个查询向量，数据库会返回与之最相似的存储向量，常用相似度搜索算法包括欧氏距离和余弦相似度。这种搜索可以用于推荐系统、相似图像检索等应用中。
应用场景
- 相似性搜索： 向量数据库可用于实现高效的相似性搜索，如图像、音频或文本的相似性匹配，以便在大规模数据集中找到相似的项。
- 推荐系统： 向量数据库在推荐系统中可以存储和检索用户和商品的特征向量，从而实现更准确和个性化的推荐。
- 自然语言处理（NLP）： 在NLP领域中，向量数据库可用于存储文本嵌入（text embeddings），支持语义搜索和相似文本的检索。
- 视频分析： 向量数据库可以存储视频帧或视频片段的特征向量，用于实现视频检索、相似视频的查找等应用。
- 医学图像分析： 在医学图像分析中，向量数据库可以存储图像特征向量，用于医学图像的相似性搜索和分析。
- 工业制造： 在制造业中，向量数据库可用于存储工程特征向量，支持零件检索、质量控制等。
- 生物信息学： 在生物信息学中，向量数据库可用于存储蛋白质、基因或其他生物分子的向量表示，以支持生物数据的分析和查询。
这些应用场景显示了向量数据库在处理复杂数据、支持相似性搜索和提高数据查询效率方面的重要作用。