1. 什么是 RAG
RAG（Retrieval-Augmented Generation）的概念最早在 2020 年由 Facebook 的研究人员在论文《Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks》中提出。在这篇论文中，他们提出了两种记忆类型：
- 基于预训练模型的参数型记忆（当时 LLM 概念尚未普及，但可归类为预训练模型）；
- 基于向量的非参数型记忆。
RAG 技术将这两种记忆类型进行了整合，最终在知识密集型的 NLP 任务上，比如问答（QA），比单独使用上述两种类型的记忆获得了更好的效果。接下来将具体介绍 RAG 如何补充 LLM 的短板，以及在两种记忆的具体体现，并使用 LangChain 来实现基本 RAG 流程。
2. LLM 面临的挑战和 RAG 带来的好处
目前来看，LLM 几乎是解决各个任务的最佳解决方案。在通用聊天这一领域，很多大模型都能够实现接近人类的水平表现。但它并非完美，也存在着诸多不足：
- 在没有答案的情况下提供虚假的信息（幻觉）；
- 在专业领域表现不足，无法给出回答，这和大模型使用的训练数据息息相关，很多领域的数据是相对封闭的；
- 对于同样的问题可能会产生不同的回答，这在对问题答案稳定性要求高的领域是不能接受的；
- 无法感知不断变化的知识。
可以把大模型比做一个刚毕业找到工作的大学生，他具备了很多通识性的知识，但对组织内部的专业知识知之甚少，因此需要尽快掌握组织内部的领域知识。可以让资深员工手把手传输知识，也可以通过阅读组织内的文档吸收知识。与此类似，RAG 通过问题匹配知识，并将知识带给大模型，再利用大模型出色的生成能力来回答问题，这样大模型这个'新人'就能变得专业，也能感知到不断变化的外部信息。
3. LangChain 的 RAG 实践
在本节，我们将重点利用 LangChain 框架来进行 RAG 实践。
3.1 RAG 架构
典型的 RAG 架构与搜索引擎的架构类似，分为离线和在线部分。其中离线部分是对数据进行索引，这里的索引和传统的搜索引擎的倒排索引不同，这里的索引是对数据的向量化。
从图中我们可以清晰地看到，在离线索引阶段，总共有 4 个主要的步骤：
- 加载内容：非结构化数据通常需要提取内容，比如从 Word 文档、PDF 文档中提取文本内容；
- 内容分块：将提取的内容进一步切分为小块（chunk），这样在匹配问题时可以将上下文缩减到很小；
- 获取向量：对于每个分块的内容获取其向量（embedding），这个获取向量的过程可以借助大模型本身的能力来实现，例如 GPT 就提供了 embedding 的接口；
- 存储向量：将获取的向量通过向量数据库存储起来，方便查询。
这里最终存储的结果就是论文中提出的基于向量的非参数化的记忆。接下来我们再来看在线（检索和生成）的部分。
在 Question 到大模型这条链路中，增加了 Retrieve 这个步骤。用户的问题被 embedding 后，会在向量库中匹配出最佳的内容，并和用户的问题一起，构成 Prompt 交给大模型，大模型根据这个 Prompt 再生成对应的答案返回给用户。除了第二节中提到的 RAG 带来的好处，这里还有一个工程层面的优势，通过 Retrieve 找到与问题最相关的知识，从而减少了上下文，压缩了 Prompt 的 token 数量。
上面两部分构成了 RAG 的基本架构，下面我们将使用 LangChain 来完整的实现一个 RAG 原型。
3.2 基于 LangChain 的 RAG 实现
为了方便我们对比效果，我们首先先实现一个直接将问题抛给大模型的流程，代码如下：
from langchain_community.llms import LlamaCpp
# 加载本地模型文件地址，使用 mixtral-8x7B 的大模型
model_home = "~/models/mixtral-8x7b-instruct-v0.1.Q8_0.gguf"
# 使用 llm_model 作为加载框架
llm_model = LlamaCpp(model_path=model_home)
prompt = "孙悟空几打白骨精？"
print(llm_model.invoke(prompt))
这里，我使用的是本地的大模型 mixtral-8x7b-instruct 8 位量化的版本，通过 LlamaCpp 框架进行加载。模型输出的答案为：
