随着人工智能和对话系统的日益普及，我们常常遇到聊天机器人“跑题”的情况，它们在我们需要特定背景信息时，却给出与主题无关的答案。核心问题在于如何确保聊天机器人能够专注于我们所关注的数据或文档，并在此基础上生成答案。而RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）架构，正是解决这一问题的关键。本文将深入探讨RAG架构如何通过检索相关信息，增强生成模型的性能，最终提升大语言模型的实用性和准确性。

1. RAG架构的核心：检索与生成

RAG架构是一种混合架构，巧妙地结合了检索器和生成器两个核心组件。检索器负责从庞大的语料库或知识库中提取相关的信息片段，而生成器（通常是一个大语言模型）则利用这些检索到的内容来生成一个与上下文相关的响应。这种架构旨在将模型的输出与事实和特定领域的数据相结合，从而提高相关性、事实准确性和可控性。简单来说，RAG 架构就像一个拥有强大搜索能力和写作能力的人：当被问到一个问题时，它首先会快速查找相关资料（检索），然后结合这些资料，用自己的语言进行组织和回答（生成）。

与此相对，传统的大语言模型在孤立使用时，仅依赖于其预训练的参数来回答问题，这会导致一些关键的限制：

• 幻觉问题： 它们可能会捏造事实，给出虚假信息。
• 知识更新滞后： 无法访问新的或专有的信息，除非对其进行微调。这意味着模型只能回答它训练时已知的问题。
• 领域知识局限性： 很难保持在定义的知识领域内，容易泛化到不相关的领域。

RAG架构通过在推理过程中引入外部的“真相来源”来解决这些问题。通过事先建立好的外部知识库，模型在回答问题时可以先检索相关信息，然后结合这些信息生成答案，从而避免了幻觉问题，并能够及时更新知识。

2. RAG系统的两大阶段：索引与推理

一个典型的RAG系统包含两个主要阶段：索引阶段和推理阶段。

2.1 索引阶段：构建知识库

索引阶段涉及准备文档并将其存储为适合在推理时检索的形式。一个简单的索引流程可能如下所示：

• 文档摄取： 从收集文档开始，这些文档可能采用PDF、Word文件、HTML或纯文本等格式。例如，一个法律咨询公司可能需要将大量的法律法规、判例和合同等文档导入系统。
• 解析和预处理： 使用文档解析器（例如PDF阅读器）提取原始文本内容。这可能还包括删除样板、规范化空格或处理非文本元素（如图片表格等）。这一步骤的目的是将各种格式的文档统一转换为可处理的文本格式。
• 分块： 将文档拆分为更小、更易于管理的块（按段落或N个token的滑动窗口）。重要的是，每个块都包含足够且语义上有意义的信息，以便在生成过程中为我们的大语言模型提供相关的上下文。分块策略的选择对RAG系统的性能至关重要，过小的块可能缺少上下文信息，而过大的块则可能包含无关信息。
  • 案例： 例如，对于一篇关于新冠病毒的医学论文，可以按照摘要、引言、材料与方法、结果、讨论等章节进行分块。
• 嵌入生成： 使用句子嵌入模型（例如Sentence-BERT、OpenAI的text-embedding-3-small或Cohere embeddings）将每个块转换为密集向量表示。这些向量将文本转化为数学形式，方便计算机进行语义相似度比较。
  • 技术细节： 嵌入模型通常基于Transformer架构，经过预训练和微调，能够捕捉文本的语义信息。例如，Sentence-BERT通过添加一个池化层和微调目标，提高了句子嵌入的质量。
• 存储在向量数据库中： 将这些嵌入与元数据（如文档ID、来源和文本）一起存储在向量数据库中。这允许在推理时进行有效的相似性搜索。向量数据库是一种专门用于存储和检索向量数据的数据库，例如Faiss、Annoy和Milvus等。
  • 案例： 可以使用Pinecone或Weaviate等向量数据库，将医学论文的章节嵌入向量存储起来，并附带论文标题、作者、发表日期等元数据。

通过以上步骤，我们将原始文档转换为了可供大语言模型快速检索的向量形式，并存储在向量数据库中。

2.2 推理阶段：精准问答

当用户提交查询时，系统将执行以下步骤：

• 查询嵌入： 使用与索引阶段相同的嵌入模型将输入查询转换为密集向量。这确保了查询和文档块在向量空间中的对齐。
  • 案例： 用户提问：“新冠病毒的传播途径有哪些？” 系统使用相同的嵌入模型将该问题转换为向量。
• 上下文检索： 使用查询嵌入在向量数据库中执行相似性搜索，通常使用余弦相似度或近似最近邻搜索。这将检索基于语义相似度的前K个最相关的文档块。选择合适的K值也很重要，K值过小可能检索不到足够的信息，而K值过大则可能引入噪音。
  • 算法细节： 余弦相似度衡量的是两个向量之间的夹角余弦值，值越大表示向量越相似。近似最近邻搜索（ANN）是一种牺牲一定精度来提高搜索效率的算法，例如HNSW和IVF等。
• LLM输入构造： 将检索到的块格式化并注入到大语言模型的输入提示中，以及原始用户查询。通过将检索到的相关信息作为上下文提供给大语言模型，可以引导模型生成更准确、更相关的答案。
  • Prompt Engineering： 构建提示词的艺术在于如何将检索到的信息有效地融入到提示中，并引导模型生成所需的结果。例如，可以使用以下模板：“根据以下上下文回答问题：{检索到的上下文}。问题：{用户查询}。”
• LLM生成和输出后处理： 大语言模型生成基于检索到的上下文的响应。可以对该输出进行后处理，以强制执行约束，例如用户特定的策略、安全过滤器或格式要求。然后将最终响应返回给用户。
  • 案例： 模型生成答案：“新冠病毒主要通过呼吸道飞沫和密切接触传播。” 可以对该答案进行格式化，例如添加参考文献链接和免责声明。

通过以上步骤，RAG系统能够根据用户的问题，从知识库中检索相关信息，并利用大语言模型生成准确、相关的答案。

3. RAG的优势与应用场景

RAG架构通过结合信息检索和大语言模型的优势，为构建上下文感知、特定领域的AI系统提供了一个强大的框架。通过将响应基于检索到的内容，RAG系统提高了事实准确性并实现了动态知识集成。

RAG架构的优势包括：

• 提高事实准确性： 通过从外部知识库检索信息，减少了大语言模型产生幻觉的可能性。
• 动态知识集成： 可以随时更新知识库，而无需重新训练大语言模型。
• 增强可解释性： 可以追溯答案的来源，了解大语言模型是如何得出结论的。
• 降低成本： 避免了对大语言模型进行昂贵的微调，只需维护一个相对较小的知识库。

RAG架构的应用场景非常广泛，包括：

• 问答系统： 构建基于特定领域知识的问答系统，例如医学问答、法律问答和金融问答等。
• 聊天机器人： 改进聊天机器人的对话质量，使其能够提供更准确、更相关的回答。
• 内容创作： 辅助内容创作者生成高质量的文章、博客和报告等。
• 代码生成： 帮助程序员生成更准确、更高效的代码。
• 智能客服： 为客户提供更快速、更准确的解决方案。

案例：

• 金融领域的智能投顾： 使用RAG架构，将最新的市场数据、研报和公司财报等信息导入知识库，为投资者提供个性化的投资建议。
• 医疗领域的辅助诊断： 使用RAG架构，将医学文献、临床指南和病例数据等信息导入知识库，帮助医生进行疾病诊断和治疗方案选择。

4. RAG的优化与发展趋势

虽然RAG架构具有诸多优势，但在实际应用中仍面临一些挑战，例如如何选择合适的分块策略、如何提高检索效率和如何优化提示词等。因此，对RAG架构进行优化至关重要。

常见的优化策略包括：

• 分块策略优化： 尝试不同的分块大小和方法，例如基于语义分割的分块策略。
• 检索算法优化： 使用更先进的检索算法，例如基于图神经网络的检索算法。
• 提示词优化： 设计更有效的提示词，引导大语言模型生成所需的结果。
• 多阶段检索： 使用多阶段检索策略，例如先进行粗粒度检索，再进行细粒度检索。
• 融合多种信息源： 将多种信息源融合到知识库中，例如文本、图像和视频等。

随着大语言模型技术的不断发展，RAG架构也在不断演进。未来的发展趋势包括：

• 端到端RAG： 将检索和生成过程集成到一个模型中，实现端到端的优化。
• 自适应RAG： 根据不同的查询动态调整检索策略和生成策略。
• 多模态RAG： 支持多模态数据的检索和生成。

总之，随着对可信和适应性强的人工智能需求的增长，RAG架构作为一种实用且可扩展的解决方案，在实际应用中脱颖而出。它不仅提高了大语言模型的准确性和可靠性，也为构建更智能、更高效的AI系统开辟了新的道路。

5. 结语：RAG的未来

RAG架构通过将信息检索与大语言模型相结合，为构建更智能、更可靠的AI系统提供了坚实的基础。随着技术的不断发展，我们有理由相信，RAG架构将在未来的AI应用中发挥更加重要的作用。未来，将会涌现出更多优化RAG的策略，并且笔者也计划在后续的文章中分享我在项目中使用的一些技术。 让我们拭目以待，共同迎接RAG赋能的AI新时代！