在人工智能飛速發(fā)展的今天，我們已經(jīng)習(xí)慣了與各種智能系統(tǒng)打交道，從聊天機(jī)器人到智能搜索引擎，它們似乎無處不在。但你有沒有想過，這些系統(tǒng)是如何真正理解我們的需求，并給出準(zhǔn)確回答的呢？今天，就讓我們一起深入探索一下前沿的RAG（Retrieval-Augmented Generation，檢索增強(qiáng)生成）技術(shù)，看看它如何讓AI變得更“聰明”。

一、什么是RAG技術(shù)？

想象一下，你正在和一個(gè)朋友聊天，他突然問你一個(gè)很專業(yè)的問題，比如“量子計(jì)算機(jī)的工作原理是什么？”你可能會(huì)立刻打開搜索引擎，快速瀏覽一些相關(guān)的文章，然后把關(guān)鍵信息整合起來，給他一個(gè)簡潔明了的回答。RAG技術(shù)的工作原理其實(shí)和這個(gè)過程有點(diǎn)類似。

傳統(tǒng)的語言模型就像是一個(gè)“閉卷考試”的學(xué)生，它只能依靠自己在訓(xùn)練過程中學(xué)到的知識(shí)來回答問題。但如果問題超出了它的知識(shí)范圍，它可能就無能為力了。而RAG技術(shù)就像是一個(gè)“開卷考試”的學(xué)生，它不僅可以利用自己學(xué)到的知識(shí)，還能隨時(shí)查閱一個(gè)巨大的“知識(shí)庫”，從中找到最相關(guān)的資料，然后結(jié)合這些資料生成一個(gè)更準(zhǔn)確、更豐富的回答。

這個(gè)“知識(shí)庫”可以是各種各樣的，比如網(wǎng)頁、書籍、數(shù)據(jù)庫，甚至是實(shí)時(shí)更新的新聞。RAG系統(tǒng)通過一種叫做“向量數(shù)據(jù)庫”的工具，能夠快速地從這些海量信息中找到和用戶問題最相關(guān)的部分。這就像是在一個(gè)巨大的圖書館里，你只需要說出你想要找的書的主題，系統(tǒng)就能立刻幫你找到最相關(guān)的幾本書，并且還能告訴你哪些章節(jié)是你最需要看的。

二、RAG技術(shù)的三種架構(gòu)

（一）簡單RAG：快速但有局限

簡單RAG就像是一個(gè)“新手版”的檢索增強(qiáng)系統(tǒng)。它的工作方式是這樣的：當(dāng)你問它一個(gè)問題時(shí)，它會(huì)從知識(shí)庫中找出一些和你的問題最相似的文檔，然后把這些文檔和你的問題拼接在一起，扔給語言模型去生成回答。

這種方法的優(yōu)點(diǎn)是簡單快速，就像你去超市買東西，直接找到最像你想要的那種商品就行。但它的缺點(diǎn)也很明顯。有時(shí)候，它找到的文檔可能信息太多，讓你的回答顯得冗長；有時(shí)候又可能信息太少，回答不夠完整。而且，它可能沒辦法很好地從這些文檔中挑出最關(guān)鍵的信息，就像你在一堆資料里找不到重點(diǎn)一樣。

（二）高級(jí)RAG：更聰明的檢索與生成

為了解決簡單RAG的這些問題，高級(jí)RAG技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。它就像是一個(gè)“進(jìn)階版”的學(xué)生，不僅會(huì)查找資料，還會(huì)用一些更聰明的方法來提高回答的質(zhì)量。

比如，它會(huì)用“查詢擴(kuò)展”技術(shù)，在你提出的問題基礎(chǔ)上，自動(dòng)添加一些相關(guān)的關(guān)鍵詞，這樣就能找到更準(zhǔn)確的資料。它還會(huì)用“迭代檢索”，就像你先找一些大概相關(guān)的資料看看，然后再根據(jù)這些資料進(jìn)一步縮小范圍，找到更精確的信息。

而且，高級(jí)RAG還會(huì)用到一種叫做“注意力機(jī)制”的技術(shù)。這就像是你在閱讀資料時(shí)，會(huì)自動(dòng)把注意力集中在最關(guān)鍵的部分，忽略掉那些不重要的內(nèi)容。這樣，它生成的回答就會(huì)更準(zhǔn)確、更有針對(duì)性。

（三）模塊化RAG：靈活定制的“專家系統(tǒng)”

如果你需要一個(gè)更強(qiáng)大的系統(tǒng)，模塊化RAG就是你的選擇。它就像是一個(gè)由多個(gè)“專家”組成的團(tuán)隊(duì)，每個(gè)專家負(fù)責(zé)一個(gè)特定的任務(wù)。

比如，有一個(gè)模塊專門負(fù)責(zé)擴(kuò)展查詢，讓問題更明確；另一個(gè)模塊負(fù)責(zé)檢索，快速找到相關(guān)資料；還有一個(gè)模塊負(fù)責(zé)重新排序，把最重要的資料排在前面；最后，生成模塊把所有信息整合起來，生成一個(gè)完美的回答。

這種模塊化的設(shè)計(jì)不僅讓系統(tǒng)更加靈活，還能針對(duì)不同的應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行定制。比如，你可以根據(jù)需要調(diào)整每個(gè)模塊的參數(shù)，或者換一個(gè)更強(qiáng)大的檢索模型，就像換一把更鋒利的刀一樣，讓整個(gè)系統(tǒng)的表現(xiàn)更出色。

三、優(yōu)化RAG性能的“秘籍”

（一）句子級(jí)檢索：精準(zhǔn)打擊

想象一下，你去圖書館找一本關(guān)于“人工智能”的書，但你真正需要的可能只是書中的一段話，而不是整本書。句子級(jí)檢索就像是一個(gè)“精準(zhǔn)打擊”的武器，它不是去檢索整個(gè)文檔，而是直接找到文檔中和問題最相關(guān)的句子或段落。

這種方法的好處是減少了“噪音”，也就是那些無關(guān)緊要的信息。這樣，RAG系統(tǒng)就能更準(zhǔn)確地理解問題的核心，生成的回答也會(huì)更貼切。比如，如果你問“李白的詩有哪些特點(diǎn)”，句子級(jí)檢索可能會(huì)直接找到那些描述李白詩歌風(fēng)格的句子，而不是給你一大堆李白的生平介紹。

（二）檢索器集成與重排序：強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)合

有時(shí)候，一個(gè)檢索器可能沒辦法完美地找到所有相關(guān)的信息。這時(shí)候，檢索器集成就派上用場(chǎng)了。它就像是一個(gè)“超級(jí)團(tuán)隊(duì)”，把多個(gè)不同的檢索器組合在一起，每個(gè)檢索器都有自己的優(yōu)勢(shì)。

比如，一個(gè)檢索器可能擅長理解語義，另一個(gè)檢索器可能更擅長處理關(guān)鍵詞。把它們結(jié)合起來，就能更全面地找到相關(guān)資料。然后，重排序技術(shù)就像是一個(gè)“裁判”，根據(jù)一些標(biāo)準(zhǔn)（比如相關(guān)性、多樣性）對(duì)這些資料進(jìn)行排序，選出最合適的幾個(gè)。

這就像是你在挑選衣服時(shí)，先找出了幾件可能合適的，然后再根據(jù)顏色、款式等因素選出最適合的那一件。這樣，RAG系統(tǒng)就能為生成回答提供更高質(zhì)量的“原材料”。

（三）知識(shí)精煉：讓信息更有價(jià)值

知識(shí)精煉就像是對(duì)找到的資料進(jìn)行“深加工”。比如，實(shí)體鏈接技術(shù)可以識(shí)別出資料中的關(guān)鍵人物、地點(diǎn)等信息，并把它們和已知的知識(shí)庫進(jìn)行匹配，這樣就能讓信息更準(zhǔn)確。

知識(shí)圖譜整合則更進(jìn)一步，它把知識(shí)庫中的信息以一種“圖”的形式組織起來，就像一張巨大的關(guān)系網(wǎng)。這樣，RAG系統(tǒng)不僅能找到和問題直接相關(guān)的資料，還能找到那些間接相關(guān)的、但很有價(jià)值的信息。

比如，你問“巴黎有哪些著名的建筑”，知識(shí)圖譜可能會(huì)告訴你巴黎的埃菲爾鐵塔、盧浮宮，還會(huì)告訴你這些建筑的歷史背景、建筑風(fēng)格等信息，讓你的回答更豐富、更有深度。

四、用LlamaIndex和LangChain打造強(qiáng)大的RAG系統(tǒng)

（一）LlamaIndex：優(yōu)化檢索的“利器”

LlamaIndex是一個(gè)強(qiáng)大的開源工具，它提供了很多優(yōu)化檢索的技術(shù)。比如，層次化索引就像是給知識(shí)庫建了一個(gè)“目錄樹”，讓檢索系統(tǒng)能夠更快地找到目標(biāo)。

向量量化則像是給文檔的“指紋”進(jìn)行壓縮，這樣不僅節(jié)省了存儲(chǔ)空間，還能讓檢索速度更快。這些技術(shù)就像是給RAG系統(tǒng)裝上了“加速器”，讓它能夠輕松應(yīng)對(duì)海量的知識(shí)庫，快速找到最相關(guān)的信息。

（二）LangChain：靈活構(gòu)建檢索流程

LangChain則提供了一個(gè)非常靈活的框架，讓你可以像搭積木一樣構(gòu)建檢索流程。你可以選擇不同的檢索技術(shù)，比如語義搜索、查詢擴(kuò)展等，根據(jù)需要進(jìn)行組合。

而且，LangChain還能和很多流行的向量數(shù)據(jù)庫（比如Pinecone和Elasticsearch）無縫對(duì)接，這就像是給RAG系統(tǒng)提供了一個(gè)巨大的“資料庫”，讓它能夠更高效地存儲(chǔ)和檢索信息。

（三）CRAG：讓回答更準(zhǔn)確

CRAG（Corrective Retrieval-Augmented Generation）是一種更先進(jìn)的RAG技術(shù)，它的目標(biāo)是讓生成的回答更準(zhǔn)確。它的工作方式是這樣的：在生成回答的過程中，系統(tǒng)會(huì)不斷地從知識(shí)庫中檢索信息，然后根據(jù)這些信息修正和優(yōu)化回答。

這就像是你在寫一篇文章時(shí)，不斷地查閱資料，然后根據(jù)新的信息調(diào)整你的觀點(diǎn)。LlamaIndex提供了CRAG的實(shí)現(xiàn)，它在很多基準(zhǔn)測(cè)試中都表現(xiàn)出了很好的效果，讓RAG系統(tǒng)能夠更準(zhǔn)確地回答復(fù)雜的問題。

（四）LangGraph：構(gòu)建知識(shí)圖譜

LangGraph是LangChain的一個(gè)擴(kuò)展，它專門用于構(gòu)建知識(shí)圖譜。知識(shí)圖譜就像是一個(gè)“智慧網(wǎng)絡(luò)”，把知識(shí)庫中的信息以一種更復(fù)雜的方式組織起來。

這樣，RAG系統(tǒng)不僅能進(jìn)行簡單的檢索，還能進(jìn)行更復(fù)雜的推理。比如，你可以問“李白和杜甫有什么相似之處”，系統(tǒng)可以通過知識(shí)圖譜找到他們都是唐代詩人、都擅長詩歌創(chuàng)作等信息，然后生成一個(gè)很有深度的回答。

這就像是你在解決一個(gè)復(fù)雜的謎題時(shí)，不僅能看到每個(gè)碎片，還能看到它們之間的關(guān)系，從而更好地理解整個(gè)畫面。

五、解決簡單RAG的局限性

（一）提高檢索準(zhǔn)確性

簡單RAG的一個(gè)主要問題是可能會(huì)檢索到不相關(guān)的信息。為了解決這個(gè)問題，研究人員想了很多辦法。比如，查詢擴(kuò)展就像是給問題“添磚加瓦”，讓它更具體，從而更容易找到相關(guān)的信息。

語義搜索則更進(jìn)一步，它不僅看關(guān)鍵詞，還能理解問題的真正含義。這就像是你和一個(gè)真正懂你的人交流，他能理解你的問題背后的意思，而不是只盯著字面意思。

（二）提升回答質(zhì)量

簡單RAG生成的回答有時(shí)候可能會(huì)顯得雜亂無章，因?yàn)樗讯鄠€(gè)文檔的信息拼接在一起。為了改善這一點(diǎn)，內(nèi)容規(guī)劃和信息排序技術(shù)就像是一個(gè)“整理師”，讓回答更有條理。

信息過濾和去重則像是一個(gè)“清潔工”，把那些無關(guān)緊要的、重復(fù)的信息都清理掉，讓回答更簡潔、更有價(jià)值。

（三）利用外部知識(shí)庫

除了系統(tǒng)自帶的知識(shí)庫，其實(shí)還有很多外部的知識(shí)可以利用。比如，通過實(shí)體鏈接和知識(shí)圖譜整合，系統(tǒng)可以把找到的信息和更廣泛的知識(shí)庫連接起來。

這就像是你在學(xué)習(xí)一個(gè)新知識(shí)時(shí)，不僅看課本，還會(huì)去查閱相關(guān)的資料、請(qǐng)教專家，從而讓你的回答更有深度、更全面。

（四）融入用戶反饋

用戶反饋就像是一個(gè)“指南針”，能告訴系統(tǒng)它的回答是否準(zhǔn)確、是否滿足用戶的需求。通過讓用戶對(duì)回答進(jìn)行評(píng)價(jià)，系統(tǒng)可以不斷學(xué)習(xí)、不斷改進(jìn)。

這就像是你在做一道菜，讓別人嘗嘗味道，然后根據(jù)他們的反饋調(diào)整配料、改進(jìn)烹飪方法，讓菜做得越來越好。

六、總結(jié)：RAG技術(shù)，開啟AI新時(shí)代

今天，我們深入探索了RAG技術(shù)，從它的三種架構(gòu)到優(yōu)化性能的方法，再到如何用工具打造強(qiáng)大的RAG系統(tǒng)，最后還看到了如何解決簡單RAG的局限性。RAG技術(shù)不僅僅是人工智能的一個(gè)小進(jìn)步，它正在徹底改變AI處理和利用數(shù)據(jù)的方式。

從簡單的聊天機(jī)器人到復(fù)雜的智能系統(tǒng)，RAG技術(shù)都能讓它們更聰明、更高效。它就像是一個(gè)“超級(jí)助手”，能夠快速找到我們需要的信息，然后用最準(zhǔn)確、最簡潔的方式告訴我們。隨著RAG技術(shù)的不斷發(fā)展，我們可以期待一個(gè)更加智能、更加便捷的未來。

本文轉(zhuǎn)載自公眾號(hào)Halo咯咯    作者：基咯咯

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