什么是 RAG？
RAG，即检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation），是一种结合了信息检索技术与语言生成模型的人工智能技术。这种技术主要用于增强大型语言模型（Large Language Models, LLMs）处理知识密集型任务的能力，如问答、文本摘要、内容生成等。
如何构建 RAG？
构建一个 RAG 系统通常包括以下三个主要组成部分：
- 语言模型：这是一个预先训练好的模型，能够根据给定的上下文生成文本。在 RAG 中，语言模型使用检索到的信息来生成更加准确和丰富的回答。
- 外部知识库：这是一个包含大量信息的数据库或文档集合，可以是结构化的数据、非结构化的文本或多模态内容。知识库中的信息以向量形式存储，便于快速检索和匹配。
- 检索机制：这个组件负责在语言模型生成回答时检索相关的信息片段。检索机制通常使用某种形式的嵌入技术，将语言模型的输入和知识库中的条目进行比较，找出最相关的部分。
以下是构建 RAG 系统的一般步骤：
- 选择或训练语言模型：选择一个适合任务需求的预训练语言模型。
- 构建知识库：根据需要处理的信息类型构建相应的知识库，并将知识库中的信息转换为适合快速检索的格式（如向量）。
- 设计检索机制：实现一个检索组件，能够根据语言模型的输入查询知识库，并返回最相关的信息。
- 整合与训练：将检索组件和语言模型整合，进行端到端的训练或微调，以优化整个系统的性能。
在实际操作中，可以使用如 CLIP（Contrastive Language-Image Pre-training）等多模态模型来增强 RAG 系统处理多种类型数据的能力。构建 RAG 系统时，可以通过开源框架和模型来避免'更多的框架依赖'，这样可以更加灵活地设计系统，并可能降低技术门槛和成本。
RAG 系统的优势在于其能够以成本效益高的方式适应不断变化的信息，提高 AI 响应的准确性和可靠性，同时增加透明度和信任度。
RAG 构建案例
案例：假设我们想要构建一个 RAG 系统，用于回答有关历史人物的问题。我们的知识库包含了许多历史人物的传记信息，我们将使用一个基于 PyTorch 的语言模型来生成回答。
- 语言模型：使用 GPT-2 作为我们的语言模型。
- 知识库：一个包含历史人物传记的文本文件。
- 检索机制：使用简单的基于关键词的检索，然后使用余弦相似度来选择最相关的段落。
首先，确保安装了必要的库，如 torch 和 transformers。
from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer
import torch
import torch.nn.functional as F
from torch import nn
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
import numpy as np
# 初始化模型和分词器
model_name = 'gpt2'
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained(model_name)
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained(model_name)
knowledge_base = [
,
,
]
vectorizer = TfidfVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(knowledge_base)
():
context_vector = vectorizer.transform([context])
similarities = cosine_similarity(context_vector, X)
most_relevant_idx = np.argmax(similarities)
knowledge_base[most_relevant_idx]
():
relevant_knowledge = retrieve(query, X, knowledge_base)
input_text = query + relevant_knowledge
input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors=)
torch.no_grad():
output = model.generate(input_ids, max_length=, num_return_sequences=)
answer = tokenizer.decode(output[], skip_special_tokens=)
answer
query =
(generate_answer(query))
