RAG
RAG是Retrieval-Augmented Generation的缩写，是一种基于LLM的生成模型，它的核心思想是将LLM与外部知识库进行结合，以实现更准确、更丰富的生成结果。
工作原理详解
RAG系统的工作原理涉及多个关键技术组件
1. 文档处理与分块 (Chunking)
分块策略：
- 固定大小分块：按照固定字符数或token数进行分割
- 语义分块：基于句子边界、段落结构进行智能分割
- 重叠分块：相邻块之间保持重叠，避免上下文丢失
- 层次分块：针对不同内容类型采用不同粒度
优化考虑：
- 块大小平衡：平衡上下文完整性和检索精度
- 结构保持：保持文档的语义结构和逻辑连贯性
- 元数据保留：保存标题、章节等结构信息用于增强检索
2. 嵌入模型 (Embedding Models)
嵌入技术：
稠密嵌入：将文本映射到高维稠密向量空间
- BERT系列：基于Transformer的上下文相关嵌入
- Sentence-BERT：专门为句子相似度优化的模型
- E5、BGE等最新嵌入模型
稀疏嵌入：基于词频的稀疏向量表示
- BM25：经典的词频-逆文档频率算法
- SPLADE：学习得到的稀疏表示
嵌入优化：
- 领域适应：在特定领域数据上微调嵌入模型
- 多语言支持：支持跨语言的语义检索
- 维度选择：平衡表示能力和计算效率
3. 向量数据库 (Vector Databases)
核心功能：
- 高效相似度搜索：基于近似最近邻(ANN)算法
- 大规模扩展：支持十亿级向量的存储和检索
- 实时更新：支持动态添加、删除和更新向量
主流向量数据库：
- FAISS：Facebook开源的高性能向量搜索库
- Pinecone：全托管的云原生向量数据库
- Weaviate：开源的向量搜索引擎
- Milvus：开源的向量数据库，支持多种索引类型
- Qdrant：Rust编写的高性能向量数据库
索引算法：
- HNSW (Hierarchical Navigable Small World)：基于图的索引
- IVF (Inverted File)：基于聚类的倒排索引
- LSH (Locality Sensitive Hashing)：局部敏感哈希
- PQ (Product Quantization)：乘积量化压缩
4. 检索机制 (Retrieval Mechanisms)
检索策略：
- 稠密检索：基于语义相似度的向量搜索
- 稀疏检索：基于关键词匹配的传统搜索
- 混合检索：结合稠密和稀疏检索的优势
- 多向量检索：使用多个嵌入模型提高召回率
检索优化：
- 查询重写：扩展或优化用户查询以提高检索效果
- 伪相关反馈：利用初始检索结果扩展查询
- 多阶段检索：粗排+精排的两阶段检索策略
- 个性化检索：基于用户历史调整检索结果
5. 重排序 (Re-ranking)
重排序模型：
- 交叉编码器：同时编码查询和文档的精细模型
- ColBERT：轻量级的延迟交互模型
- MonoT5/T5：基于T5的排序模型
- RankGPT：基于GPT的列表式排序
重排序策略：
- 多模型融合：结合多个排序模型的结果
- 特征工程：利用文档特征增强排序效果
- 在线学习：基于用户反馈持续优化排序
6. 上下文构建 (Context Construction)
构建策略：
- 选择性包含：基于相关性分数筛选文档片段
- 结构化组织：按主题、时间等维度组织检索结果
- 摘要生成：为长文档生成简洁摘要
- 多模态整合：整合文本、表格、图像等不同模态
优化技术：
- 上下文压缩：减少冗余信息，优化token使用
- 动态选择：根据查询复杂度调整上下文大小
- 重要性加权：为不同信息源分配不同权重
7. 生成优化 (Generation Optimization)
提示工程：
- 角色定义：为模型设定专业角色和背景
- 任务说明：明确生成任务的要求和约束
- 示例学习：提供few-shot示例引导生成
- 格式规范：指定输出格式和结构要求
质量控制：
- 事实核查：验证生成内容与检索信息的一致性
- 幻觉检测：识别和纠正模型编造的信息
- 引用标注：为生成内容提供可追溯的信息源
- 置信度评估：评估模型对生成内容的确定程度
8. 系统架构优化
性能优化：
- 缓存策略：缓存常见查询的检索和生成结果
- 预计算：预先计算和存储文档嵌入
- 并行处理：并行执行检索、重排序和生成
- 增量更新：支持知识库的增量更新和维护
可扩展性设计：
- 微服务架构：将不同组件解耦为独立服务
- 负载均衡：在多个检索节点间分配查询
- 数据分片：将大规模数据分布到多个节点
- CDN集成：利用CDN加速静态资源访问
通过这些核心技术的协同工作，RAG系统能够实现高效、准确的知识检索和生成，为各种应用场景提供强大的问答和知识服务能力。