检索增强生成(RAG)

什么是RAG

检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)是一种将检索系统与生成式AI模型结合的技术框架，它使大型语言模型能够访问和利用外部知识库中的信息，从而生成更准确、更新且有事实依据的回答。

RAG的核心优势

• 减少幻觉 - 基于实际检索到的信息生成回答
• 知识更新 - 无需重新训练模型即可更新知识
• 信息透明 - 可以提供引用和来源
• 领域适应 - 轻松适应特定领域知识
• 降低成本 - 比全面微调模型成本更低

RAG技术架构

基本架构

graph LR
    A[用户查询] --> B[查询理解]
    B --> C[向量检索]
    C --> D[知识库]
    C --> E[相关内容]
    E --> F[上下文组装]
    F --> G[LLM生成]
    G --> H[回答]
    
    style D fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px
    style G fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px

关键组件

1. 文档处理 - 文本分块、清洗和预处理
2. 嵌入模型 - 将文本转换为向量表示
3. 向量数据库 - 存储和索引文档向量
4. 检索器 - 查找与查询相关的文档
5. 大型语言模型 - 基于检索内容生成回答
6. 编排层 - 协调各组件间的交互

实现RAG系统

文档处理

from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter

# 文档分块
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
    chunk_size=1000,
    chunk_overlap=200,
    length_function=len,
)

chunks = text_splitter.split_documents(documents)

向量化和存储

from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
from langchain.vectorstores import Chroma

# 创建嵌入
embeddings = OpenAIEmbeddings()

# 存储到向量数据库
vectorstore = Chroma.from_documents(
    documents=chunks,
    embedding=embeddings,
    persist_directory="./chroma_db"
)

构建RAG链

from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.chains import RetrievalQA

# 设置语言模型
llm = ChatOpenAI(model_name="gpt-3.5-turbo")

# 创建RAG链
qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(
    llm=llm,
    chain_type="stuff",
    retriever=vectorstore.as_retriever(
        search_kwargs={"k": 3}
    )
)

# 查询
result = qa_chain.run("什么是向量数据库?")

高级RAG技术

查询转换

根据原始查询生成多个变体查询，以提高检索质量。

重排序机制

使用交叉编码器等模型对检索结果进行重新排序，提高最相关文档的排名。

混合检索

结合关键词搜索和向量检索的优势，实现更全面的信息获取。

自适应检索

根据查询复杂度动态调整检索数量和策略。

常见挑战与解决方案

相关性挑战

• 问题: 检索结果与查询不相关
• 解决方案: 优化嵌入模型、调整分块策略、实现重排序

上下文长度限制

• 问题: 检索结果超出LLM上下文窗口
• 解决方案: 压缩技术、分层检索、动态截断

多语言支持

• 问题: 跨语言检索效果差
• 解决方案: 多语言嵌入模型、翻译中间层

RAG评估指标

• 准确性 - 回答中事实信息的正确性
• 相关性 - 回答与查询的匹配度
• 全面性 - 回答是否涵盖查询的所有方面
• 引用精度 - 引用的准确性和相关性
• 延迟 - 端到端响应时间

未来发展方向

• 多模态RAG(图像、音频、视频)
• 更高效的检索算法
• 与Agent框架的深度集成
• 个性化知识检索
• 更强的知识推理能力