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2.检索增强生成 RAG 简介.md

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检索增强生成 RAG 简介

一、什么是 RAG

大型语言模型（LLM）相较于传统的语言模型具有更强大的能力，然而在某些情况下，它们仍可能无法提供准确的答案。为了解决大型语言模型在生成文本时面临的一系列挑战，提高模型的性能和输出质量，研究人员提出了一种新的模型架构：检索增强生成（RAG, Retrieval-Augmented Generation）。该架构巧妙地整合了从庞大知识库中检索到的相关信息，并以此为基础，指导大型语言模型生成更为精准的答案，从而显著提升了回答的准确性与深度。

目前 LLM 面临的主要问题有：

  • 信息偏差/幻觉： LLM 有时会产生与客观事实不符的信息，导致用户接收到的信息不准确。RAG 通过检索数据源，辅助模型生成过程，确保输出内容的精确性和可信度，减少信息偏差。

  • 知识更新滞后性： LLM 基于静态的数据集训练，这可能导致模型的知识更新滞后，无法及时反映最新的信息动态。RAG 通过实时检索最新数据，保持内容的时效性，确保信息的持续更新和准确性。

  • 内容不可追溯： LLM 生成的内容往往缺乏明确的信息来源，影响内容的可信度。RAG 将生成内容与检索到的原始资料建立链接，增强了内容的可追溯性，从而提升了用户对生成内容的信任度。

  • 领域专业知识能力欠缺： LLM 在处理特定领域的专业知识时，效果可能不太理想，这可能会影响到其在相关领域的回答质量。RAG 通过检索特定领域的相关文档，为模型提供丰富的上下文信息，从而提升了在专业领域内的问题回答质量和深度。

  • 推理能力限制： 面对复杂问题时，LLM 可能缺乏必要的推理能力，这影响了其对问题的理解和回答。RAG 结合检索到的信息和模型的生成能力，通过提供额外的背景知识和数据支持，增强了模型的推理和理解能力。

  • 应用场景适应性受限： LLM 需在多样化的应用场景中保持高效和准确，但单一模型可能难以全面适应所有场景。RAG 使得 LLM 能够通过检索对应应用场景数据的方式，灵活适应问答系统、推荐系统等多种应用场景。

  • 长文本处理能力较弱： LLM 在理解和生成长篇内容时受限于有限的上下文窗口，且必须按顺序处理内容，输入越长，速度越慢。RAG 通过检索和整合长文本信息，强化了模型对长上下文的理解和生成，有效突破了输入长度的限制，同时降低了调用成本，并提升了整体的处理效率。

二、RAG 的工作流程

RAG 是一个完整的系统，其工作流程可以简单地分为数据处理、检索、增强和生成四个阶段：

  1. 数据处理阶段
    1. 对原始数据进行清洗和处理。
    2. 将处理后的数据转化为检索模型可以使用的格式。
    3. 将处理后的数据存储在对应的数据库中。
  2. 检索阶段
    1. 将用户的问题输入到检索系统中，从数据库中检索相关信息。
  3. 增强阶段
    1. 对检索到的信息进行处理和增强，以便生成模型可以更好地理解和使用。
  4. 生成阶段
    1. 将增强后的信息输入到生成模型中，生成模型根据这些信息生成答案。

三、RAG VS Finetune

在提升大语言模型效果中，RAG 和 微调（Finetune）是两种主流的方法。

微调: 通过在特定数据集上进一步训练大语言模型，来提升模型在特定任务上的表现。

RAG 和 微调的对比可以参考下表（表格来源[1][2]）

特征比较 RAG 微调
知识更新 直接更新检索知识库，无需重新训练。信息更新成本低，适合动态变化的数据。 通常需要重新训练来保持知识和数据的更新。更新成本高，适合静态数据。
外部知识 擅长利用外部资源，特别适合处理文档或其他结构化/非结构化数据库。 将外部知识学习到 LLM 内部。
数据处理 对数据的处理和操作要求极低。 依赖于构建高质量的数据集，有限的数据集可能无法显著提高性能。
模型定制 侧重于信息检索和融合外部知识，但可能无法充分定制模型行为或写作风格。 可以根据特定风格或术语调整 LLM 行为、写作风格或特定领域知识。
可解释性 可以追溯到具体的数据来源，有较好的可解释性和可追踪性。 黑盒子，可解释性相对较低。
计算资源 需要额外的资源来支持检索机制和数据库的维护。 依赖高质量的训练数据集和微调目标，对计算资源的要求较高。
推理延迟 增加了检索步骤的耗时 单纯 LLM 生成的耗时
降低幻觉 通过检索到的真实信息生成回答，降低了产生幻觉的概率。 模型学习特定领域的数据有助于减少幻觉，但面对未见过的输入时仍可能出现幻觉。
伦理隐私 检索和使用外部数据可能引发伦理和隐私方面的问题。 训练数据中的敏感信息需要妥善处理，以防泄露。

四、RAG 的成功案例

RAG 已经在多个领域取得了成功，包括问答系统、对话系统、文档摘要、文档生成等。

我们将在第三部分对 RAG 的应用进行详细介绍。将现有成熟的 RAG 案例进行拆解，和大家一起深入了解 RAG。

  1. Datawhale 知识库助手 是结合本课程内容、在由散步打造的 ChatWithDatawhale—— Datawhale 内容学习助手的基础上，将架构调整为初学者容易学习的 LangChain 架构，并参考第二章内容对不同源大模型 API 进行封装的 LLM 应用，能够帮助用户与 DataWhale 现有仓库和学习内容流畅对话，从而帮助用户快速找到想学习的内容和可以贡献的内容。

  2. 天机是 SocialAI（来事儿 AI）制作的一款免费使用、非商业用途的人工智能系统。您可以利用它进行涉及传统人情世故的任务，如如何敬酒、如何说好话、如何会来事儿等，以提升您的情商和核心竞争能力。我们坚信，只有人情世故才是未来AI的核心技术，只有会来事儿的AI才有机会走向AGI，让我们携手见证通用人工智能的来临。 —— "天机不可泄漏。"

本章我们对 RAG 有了简单了解，在下一章我们将介绍一个常用的 RAG 开发框架 LangChain。

【参考内容】：

  1. Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey
  2. 面向大语言模型的检索增强生成技术：综述 [译]