RAG 核心技术解析：Embedding、Transformer 与 LLM 演进
检索增强生成（Retrieval Augmented Generation, RAG）是近年来人工智能领域的重要技术突破。本文将深入剖析 RAG 背后的关键技术，包括 Embedding 向量表示、Transformer 架构、BERT 模型以及大语言模型（LLM）的发展历程，并阐述它们如何协同工作以构建高效的智能系统。
01. Embedding 技术原理
Embedding 是将离散的非结构化数据转换为连续向量表示的技术。在自然语言处理中，它常用于将文本数据中的单词、句子或文档映射为固定长度的实数向量，使得文本数据能够在计算机中被更好地处理和理解。
通过 Embedding，每个单词或句子都可以用一个实数向量来表示，这个向量中包含了该单词或句子的语义信息。这样，相似的单词或句子就会在嵌入空间中被映射为相近的向量，具有相似语义的词语或句子在向量空间上的距离也会较近。这使得在进行自然语言处理任务时，可以通过计算向量之间的距离或相似度来进行词语或句子的匹配、分类、聚类等操作。
Word2Vec 及其局限性
Word2Vec 是 2013 年由谷歌提出的一套词嵌入方法。作为词向量的经典算法之一，它被广泛应用于各种自然语言处理任务。它通过训练语料库来学习单词之间的语义和语法关系，将单词映射到高维空间中的稠密向量。
Word2Vec 模型可用来映射每个词到一个向量，可用来表示词对词之间的关系。例如，从 man到 woman，要加上一个向右上方向的向量，可以认为这个向量是一种'把男性转换到女性的向量'。如果把 king 也加上这个向量，可以得到 queen 的位置。这一神奇的现象表明了向量在 embedding 内空间并不是一整个杂乱无章随意的分布。向量的相似度代表的就是原始数据的相似度，因此向量搜索实际上代表的就是原始数据的语义搜索。
然而，作为一种早期的技术，Word2Vec 也存在一定的局限性：
- 多义词问题：由于词和向量是一对一的关系，所以多义词的问题无法解决。例如
bank在不同语境下含义不同（银行、河岸），但 Word2Vec 只能赋予其单一向量。 - 静态表示：Word2Vec 是一种静态的方式，虽然通用性强，但是无法针对特定任务做动态优化，缺乏上下文感知能力。
Transformer 的变革
为了更好地处理上下文依赖和语义理解，Transformer 模型应运而生。Transformer 是一种基于自注意力机制（self-attention）的神经网络模型，最早在 2017 年由 Google 的研究员提出并应用于自然语言处理任务。
Transformer 能够对输入句子中不同位置的单词关系进行建模，从而更好地捕捉上下文信息。与传统的 CNN（卷积神经网络）和 RNN（循环神经网络）相比，Transformer 可以实现更高效的并行计算，因为自注意力机制使得所有位置的输入都可以同时计算，而 CNN 和 RNN 需要按顺序进行计算。传统的 CNN 和 RNN 在处理长距离依赖关系时会遇到困难，而 Transformer 通过使用自注意力机制可以学习长距离的依赖关系。
Transformer 最初被提出来用于机器翻译任务，并取得了显著的性能提升。这个模型由'编码器（Encoder）'和'解码器（Decoder）'组成，其中编码器将输入语言序列编码为一系列隐藏表示，解码器则将这些隐藏表示解码为目标语言序列。每个编码器和解码器由多层自注意力机制和前馈神经网络组成。
随着大规模预训练模型的出现，通过在大量的无监督数据上训练，预训练模型可以学习到更丰富的语义和语法特征，并在下游任务上进行微调。这些预训练模型包括 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）、GPT（Generative Pre-trained Transformer）等，它们在自然语言处理的各个任务上都取得了巨大的成功。
BERT 和 Sentence Embedding
Transformer 的 Encoder 部分发展为 BERT。BERT 使用了两个阶段的预训练方法，即 MLM(Masked Language Model) 完型填空和 NSP(Next Sentence Prediction)。
- MLM 阶段：让 BERT 预测被遮挡词汇，以帮助它理解整个序列的上下文。
