什么是RAG

引言

对于大语言模型效果不好的问题，可以主要关注大模型再训练、大模型微调、大模型的Prompt增强，但是对于专有、快速更新的数据却并没有较好的解决方法，为此检索增强生成（RAG）的出现，弥合了LLM常识和专有数据之间的差距。

什么是RAG

RAG的全称是Retrieval-Augmented Generation，中文翻译为检索增强生成。它是一个为大模型提供外部知识源的概念，这使它们能够生成准确且符合上下文的答案，同时能够减少模型幻觉

最先进的LLM会接受大量的训练数据，将广泛的常识知识存储在神经网络的权重中。然而，当我们在提示大模型生成训练数据之外的知识时，例如最新知识、特定领域知识等，LLM的输出可能会导致事实不准确，这就是我们常说的模型幻觉。

解决办法

传统的解决方法是通过微调神经网络模型来适应特定领域的专有信息。尽管这种技术很有效，但它属于计算密集型的，并且需要技术专业知识，使其难以灵活地适应不断变化的信息。

简单来说，RAG 对于LLM来说就像学生的开卷考试一样。在开卷考试中，学生可以携带参考材料，例如课本或笔记，可以用来查找相关信息来回答问题。开卷考试背后的想法是，测试的重点是学生的推理能力，而不是他们记忆特定信息的能力。

同样，事实知识与LLM的推理能力分离，并存储在外部知识源中，可以轻松访问和更新：

• 「参数知识」：在训练期间学习到的知识，隐式存储在神经网络的权重中。
• 「非参数知识」：存储在外部知识源中，例如向量数据库。

执行流程

例如我准备做一个问答系统

一、建立外部知识库

1. 寻找数据，清洗数据，
2. 对数据做预处理，分词，去除停用词等，然后进行向量化入库

二、执行检索

1. 系统接收用户的查询或问题，例如“量子计算机是如何工作的？
2. 对查询进行预处理，包括分词、去除停用词等，以准备检索。
3. 对预处理后的问题进行向量化，然后在外部知识库中检索最相关的几条数据。

三、生成答案

1. 将检索到的信息与原始查询再加上提示词一起作为输入，送入LLM。
2. LLM利用其内部的参数知识以及检索到的非参数知识，生成回答，展示给用户。

RAG的优势

RAG技术的优势在于其灵活性和时效性：

• 灵活性：由于外部知识库可以随时更新，RAG能够适应快速变化的信息环境。
• 时效性：RAG能够接入最新的数据源，使得LLM在处理当前事件和最新知识时更加准确。
• 减少幻觉：通过结合外部知识，RAG减少了LLM在生成答案时可能出现的事实错误。

挑战与展望

尽管RAG技术在提升LLM的专有数据处理能力方面展现出巨大潜力，但仍面临一些挑战：

• 知识库构建：构建和维护一个高质量的外部知识库需要大量的资源和专业知识。
• 检索效率：如何快速准确地从知识库中检索到最相关的信息是一个技术难题。
• 信息融合：如何有效地融合LLM的内部知识和外部知识库中的信息，以生成准确且流畅的回答。

未来，随着技术的不断进步，RAG有望在以下方面得到进一步发展：

• 自动化知识库构建：利用自然语言处理技术自动化构建和维护知识库。
• 更高效的检索算法：开发更高效的检索算法，以提高信息检索的速度和准确性。
• 多模态信息融合：扩展RAG以处理图像、视频等多模态信息，进一步提升LLM的应用范围。