RAG在智能問答系統中的應用 原創
什么是RAG？
RAG是一種將信息檢索與生成模型相結合的混合架構。首先，檢索器從外部知識庫或文檔集中獲取與用戶查詢相關的內容片段；然后，生成器基于這些檢索到的內容生成自然語言輸出，確保生成的內容既信息豐富，又具備高度的相關性和準確性。RAG 模型由兩個主要模塊構成：檢索器（Retriever）與生成器（Generator）。這兩個模塊相互配合，確保生成的文本既包含外部的相關知識，又具備自然流暢的語言表達。
RAG的工作原理是什么？
在RAG模型中，用戶的查詢首先被轉化為向量表示，然后在知識庫中執行向量檢索。通常，檢索器采用諸如BERT等預訓練模型生成查詢和文檔片段的向量表示，并通過相似度計算（如余弦相似度）匹配最相關的文檔片段。RAG的檢索器不僅僅依賴簡單的關鍵詞匹配，而是采用語義級別的向量表示，從而在面對復雜問題或模糊查詢時，能夠更加準確地找到相關知識。這一步驟對于最終生成的回答至關重要，因為檢索的效率和質量直接決定了生成器可利用的上下文信息 。
生成階段是RAG模型的核心部分，生成器負責基于檢索到的內容生成連貫且自然的文本回答。RAG中的生成器，如BART或GPT等模型，結合用戶輸入的查詢和檢索到的文檔片段，生成更加精準且豐富的答案。與傳統生成模型相比，RAG的生成器不僅能夠生成語言流暢的回答，還可以根據外部知識庫中的實際信息提供更具事實依據的內容，從而提高了生成的準確性 。
RAG模型在對話系統中能夠有效支持多輪交互。每一輪的查詢和生成結果會作為下一輪的輸入，系統通過分析和學習用戶的反饋，逐步優化后續查詢的上下文。通過這種循環反饋機制，RAG能夠更好地調整其檢索和生成策略，使得在多輪對話中生成的答案越來越符合用戶的期望。此外，多輪交互還增強了RAG在復雜對話場景中的適應性，使其能夠處理跨多輪的知識整合和復雜推理 。
RAG的工作流程？
RAG模型的工作流程可以總結為以下幾個步驟：
- 輸入查詢：用戶輸入問題，系統將其轉化為向量表示。
- 文檔檢索：檢索器從知識庫中提取與查詢最相關的文檔片段，通常使用向量檢索技術或BM25等傳統技術進行。
- 生成答案：生成器接收檢索器提供的片段，并基于這些片段生成自然語言答案。生成器不僅基于原始的用戶查詢，還會利用檢索到的片段提供更加豐富、上下文相關的答案。
- 輸出結果：生成的答案反饋給用戶，這個過程確保了用戶能夠獲得基于最新和相關信息的準確回答。
- 數據加載與查詢輸入：
- 用戶通過界面或API提交自然語言查詢，系統接收查詢作為輸入。
- 輸入被傳遞至向量化器，利用向量化技術（如BERT或Sentence Transformer）將自然語言查詢轉換為向量表示。
- 文檔檢索：
- 向量化后的查詢會傳遞給檢索器，檢索器通過在知識庫中查找最相關的文檔片段。
- 檢索可以基于稀疏檢索技術（如BM25）或密集檢索技術（如DPR）來提高匹配效率和精度。
- 生成器處理與自然語言生成：
- 檢索到的文檔片段作為生成器的輸入，生成器（如GPT、BART或T5）基于查詢和文檔內容生成自然語言回答。
- 生成器結合了外部檢索結果和預訓練模型的語言知識，使回答更加精準、自然。
- 結果輸出：
- 系統生成的答案通過API或界面返回給用戶，確保答案連貫且知識準確。
- 反饋與優化：
- 用戶可以對生成的答案進行反饋，系統根據反饋優化檢索與生成過程。
- 通過微調模型參數或調整檢索權重，系統逐步改進其性能，確保未來查詢時更高的準確性與效率。
RAG在智能問答系統中的應用
- RAG通過實時檢索外部知識庫，生成包含準確且詳細的答案，避免傳統生成模型可能產生的錯誤信息。例如，在醫療問答系統中，RAG能夠結合最新的醫學文獻，生成包含最新治療方案的準確答案，避免生成模型提供過時或錯誤的建議。這種方法幫助醫療專家快速獲得最新的研究成果和診療建議，提升醫療決策的質量。
用戶通過Web應用程序發起查詢：
使用Azure AD進行身份驗證：
用戶權限檢查：
Azure AI搜索服務：
文檔智能處理：
文檔來源：
Azure Open AI生成響應：
響應返回用戶：
整個流程展示了Azure AI技術的集成，通過文檔檢索、智能處理以及自然語言生成來處理復雜的查詢，并確保了數據的安全和合規性。
醫療問答系統案例
- 用戶在一個Web應用上輸入查詢請求，這個請求進入后端系統，啟動了整個數據處理流程。
- 系統通過Azure Active Directory (Azure AD) 對用戶進行身份驗證，確保只有經過授權的用戶才能訪問系統和數據。
- 系統根據用戶的組權限（由Azure AD管理）過濾用戶能夠訪問的內容。這個步驟保證了用戶只能看到他們有權限查看的信息。
- 過濾后的用戶查詢被傳遞給Azure AI搜索服務，該服務會在已索引的數據庫或文檔中查找與查詢相關的內容。這個搜索引擎通過語義搜索技術檢索最相關的信息。
- 系統使用OCR（光學字符識別）和文檔提取等技術處理輸入的文檔，將非結構化數據轉換為結構化、可搜索的數據，便于Azure AI進行檢索。
- 這些文檔來自預先存儲的輸入文檔集合，這些文檔在被用戶查詢之前已經通過文檔智能處理進行了準備和索引。
- 在檢索到相關信息后，數據會被傳遞到Azure Open AI，該模塊利用自然語言生成（NLG）技術，根據用戶的查詢和檢索結果生成連貫的回答。
- 最終生成的回答通過Web應用程序返回給用戶，完成整個查詢到響應的流程。
RAG在信息檢索與文本生成
- 文本生成：RAG不僅可以檢索相關文檔，還能根據這些文檔生成總結、報告或文檔摘要，從而增強生成內容的連貫性和準確性。例如，法律領域中，RAG可以整合相關法條和判例，生成詳細的法律意見書，確保內容的全面性和嚴謹性。這在法律咨詢和文件生成過程中尤為重要，可以幫助律師和法律從業者提高工作效率。
內容總結：
背景： 傳統的大語言模型 (LLMs) 在生成任務中表現優異，但在處理法律領域中的復雜任務時存在局限。法律文檔具有獨特的結構和術語，標準的檢索評估基準往往無法充分捕捉這些領域特有的復雜性。為了彌補這一不足，LegalBench-RAG 旨在提供一個評估法律文檔檢索效果的專用基準。
LegalBench-RAG 的結構：
意義： LegalBench-RAG 是第一個專門針對法律檢索系統的公開可用的基準。它為研究人員和公司提供了一個標準化的框架，用于比較不同的檢索算法的效果，特別是在需要高精度的法律任務中，例如判決引用、條款解釋等。
關鍵挑戰：
質量控制： 數據集的構建過程確保了高質量的人工注釋和文本精確性，特別是在映射注釋類別和文檔ID到具體文本片段時進行了多次人工校驗。
- 法律領域檢索增強生成案例
- 工作流程：
- 用戶輸入問題（Q: ?，A: ?）：用戶通過界面輸入查詢問題，提出需要答案的具體問題。
- 嵌入與檢索模塊（Embed + Retrieve）：該模塊接收到用戶的查詢后，會對問題進行嵌入（將其轉化為向量），并在外部知識庫或文檔中執行相似度檢索。通過檢索算法，系統找到與查詢相關的文檔片段或信息。
- 生成答案（A）：基于檢索到的最相關信息，生成模型（如GPT或類似的語言模型）根據檢索的結果生成連貫的自然語言答案。
- 對比和返回結果：生成的答案會與之前的相關問題答案進行對比，并最終將生成的答案返回給用戶。
- 該基準基于 LegalBench 的數據集，構建了 6858 個查詢-答案對，并追溯到其原始法律文檔的確切位置。
- LegalBench-RAG 側重于精確地檢索法律文本中的小段落，而非寬泛的、上下文不相關的片段。
- 數據集涵蓋了合同、隱私政策等不同類型的法律文檔，確保涵蓋多個法律應用場景。
- RAG 系統的生成部分依賴檢索到的信息，錯誤的檢索結果可能導致錯誤的生成輸出。
- 法律文檔的長度和術語復雜性增加了模型檢索和生成的難度。
其它應用場景
RAG還可以應用于多模態生成場景，如圖像、音頻和3D內容生成。例如，跨模態應用如ReMoDiffuse和Make-An-Audio利用RAG技術實現不同數據形式的生成。此外，在企業決策支持中，RAG能夠快速檢索外部資源（如行業報告、市場數據），生成高質量的前瞻性報告，從而提升企業戰略決策的能力。
總結
通過結合生成模型與檢索模型，RAG解決了傳統生成模型在面對事實性任務時的“編造”問題和檢索模型難以生成連貫自然語言輸出的不足。RAG模型能夠實時從外部知識庫獲取信息，使生成內容既包含準確的知識，又具備流暢的語言表達，適用于醫療、法律、智能問答系統等多個知識密集型領域。
在應用實踐中，RAG模型雖然有著信息完整性、推理能力和跨領域適應性等顯著優勢，但也面臨著數據質量、計算資源消耗和知識庫更新等挑戰。為進一步提升RAG的性能，提出了針對數據采集、內容分塊、檢索策略優化以及回答生成的全面改進措施，如引入知識圖譜、優化用戶反饋機制、實施高效去重算法等，以增強模型的適用性和效率。
RAG在智能問答、信息檢索與文本生成等領域展現了出色的應用潛力，并在不斷發展的技術支持下進一步拓展至多模態生成和企業決策支持等場景。通過引入混合檢索技術、知識圖譜以及動態反饋機制，RAG能夠更加靈活地應對復雜的用戶需求，生成具有事實支撐和邏輯連貫性的回答。未來，RAG將通過增強模型透明性與可控性，進一步提升在專業領域中的可信度和實用性，為智能信息檢索與內容生成提供更廣泛的應用空間。
本文轉載自公眾號數字化助推器 作者：天涯咫尺TGH
