在当前的大语言模型（LLM）热潮中，检索增强生成（RAG, Retrieval Augmented Generation）逐渐成为备受关注的应用。本文将详细探讨RAG的架构及其技术细节，并解析其在解决LLM应用中所遇问题的优势。 LLM的问题与局限性 大语言模型虽然功能强大，但在实际应用中存在诸多问题： 1. 幻觉问题：LLM基于概率生成内容，有时会产生不准确或不真实的回答。例如，问一个博物馆下周是否开放，LLM可能给出错误信息，导致用户困惑和投诉。 2. 新鲜度问题：训练大模型的成本高昂，数据更新滞后。例如，ChatGPT 3.5的数据截至2021年，无法处理最新信息，限制了模型在实时信息处理中的应用。 3. 数据安全问题：企业在使用大模型时，担心敏感数据泄露。将企业内部数据上传到云端存在隐私风险，影响数据安全。 RAG的定义与功能 RAG，即检索增强生成，结合了信息检索和生成技术，旨在通过先检索相关文档，再生成答案来提高准确性和相关性。RAG通过综合分析大量文档，为用户提供更准确和详尽的答案。 RAG的实际应用示例 假设一个工程师需要从厚厚的业务操作手册中找到相关知识，RAG可以将手册转化为索引，工程师在咨询时，系统能够综合手册中的多个知识点，并用专业的口吻给出答案。这种方法不仅提高了效率，还保证了回答的准确性。 RAG的架构解析 RAG的架构主要包括数据提取、向量化（embedding）、创建索引、检索、自动排序（Rerank）以及LLM生成六个环节。 数据提取与分块 数据提取包括从PDF、word等格式中加载数据，并进行数据清洗、格式化和元数据提取。分块策略有固定大小分块和基于意图分块，后者通过句分割和递归分割等方法，提高检索的相关性。 向量化与索引创建 向量化是将文本、图像等转化为向量矩阵的过程。优秀的embedding模型直接影响检索质量。目前常用的embedding模型有BGE、M3E和OpenAI的Text-embedding-ada-002等。 检索与重排序 检索环节通过元数据过滤、图关系检索、相似度检索等方法提高检索效率和准确性。重排序则通过组合相关度和匹配度等因素，对检索结果进行优化排序，确保LLM生成的答案符合业务需求。 生成 生成环节主要依赖于LLM，通过现有的框架（如Langchain和LlamaIndex）及Prompt工程，生成高质量的回答内容。 RAG的优化建议 RAG的优化涉及多个环节，每一个环节都需要不断实践和打磨。例如，数据提取环节需要考虑数据源的多样性和格式化的细致处理；检索环节则需要优化元数据过滤和图关系检索等技术，以提高检索效率。 结语 RAG作为LLM的重要补充，解决了大模型在实际应用中的诸多问题。通过合理的架构设计和技术优化，RAG不仅提高了信息检索的效率和准确性，还保障了数据的安全性。在未来，随着技术的不断进步和应用场景的扩展，RAG必将发挥更大的作用，推动大语言模型在企业中的广泛应用。 |
