检索增强生成（RAG, Retrieval Augmented Generation）技术结合了信息检索与生成技术，其架构与技术细节决定了其在处理复杂信息、提升生成质量和保证数据安全方面的优势。本文将详细解析RAG的各个技术环节及其优化策略。 一、数据索引 1. 数据提取 数据提取是RAG的基础，涉及从多种数据源中加载数据并进行预处理。 - 数据Loader：提取PDF、Word、Markdown以及数据库和API等数据源。 - 数据清洗：包括数据格式处理，不可识别内容的剔除，数据压缩和格式化等。 - 元数据提取：提取文件名、时间、章节标题、图片alt等信息，确保检索时能通过元数据快速过滤不相关内容。 2. 分块（Chunking） 分块策略对数据检索的效率和准确性至关重要。常见的分块方式包括： - 固定大小的分块：一般为256或512个tokens，但容易导致语义信息的丢失。例如，“我们今天晚上应该去吃个大餐庆祝一下”可能被分在两个chunk中，影响检索效果。解决方法是增加冗余量。 - 基于意图的分块： - 句分割：通过句号和换行进行切分，常用的工具有NLTK和spaCy。 - 递归分割：通过分治的方法，将文本递归切分到最小单元。 - 特殊分割：用于特定场景的分割方式。 影响分块策略的因素包括文本类型和长度、模型类型、问答文本的长度和复杂度以及RAG应用的类型。 3. 向量化（Embedding） 向量化是将文本、图像、音频和视频等转化为向量矩阵的过程，embedding模型的质量直接影响检索的相关性。常用的embedding模型有： - BGE：中文embedding模型，在HuggingFace的MTEB（海量文本Embedding基准）上排名前列。 - M3E：另一中文embedding模型，适用于多种场景。 - 通义千问的embedding模型：拥有1500+维的模型，性能优越。 - Text-embedding-ada-002：OpenAI的embedding模型，1536维，在MTEB上排名靠前。 此外，还可以自行训练embedding模型，以提升特定场景下的性能。 二、检索环节（Retriever） 检索环节是RAG的核心，技术含量高且需要多方面优化。 1. 元数据过滤 通过元数据过滤可以大大提升检索效率和相关性。例如，查询特定部门在某月的合同数据时，先通过元数据过滤出相关数据，再进行详细检索。 2. 图关系检索 将实体转化为节点，关系转化为边，利用图数据索引处理多跳问题，提高检索相关度。 3. 检索技术 - 相似度检索：使用欧氏距离、曼哈顿距离、余弦相似度等算法进行检索。 - 关键词检索：通过关键词匹配进行检索，提高效率。 - SQL检索：针对本地化企业应用，通过SQL查询获取相关数据。 4. 重排序（Rerank） 对初次检索结果进行重排序，以提高相关度和匹配度。通过组合相关度、匹配度等因素调整排序，确保最终结果最优。 5. 查询轮换 采用多种查询策略，如子查询和HyDE（抄作业的方式），提高检索的全面性和准确性。 三、生成（Generation） 生成环节依赖于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。Prompt工程在生成过程中起决定性作用，需根据行业需求进行调整。 总结 RAG技术通过数据索引、检索优化和生成策略的综合运用，有效解决了LLM在实际应用中的诸多问题。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。 |
