RAG 检索增强生成技术入门与实战指南

RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）自 2020 年由 Facebook AI Research 推出后迅速受到关注。它在解决大语言模型'幻觉'问题上起到了关键作用。如今，Google、AWS、IBM、微软、NVIDIA 等科技巨头都在支持 RAG 应用的开发。微软曾开源基于图的问答系统 GraphRAG，Notion CEO 也预测 RAG 会彻底改变知识管理的方式。

RAG 面面观

在动手之前，我们需要明确 RAG 是什么。它是一种重要的基于深度学习的大模型文档搜索框架。它通过从外部知识库中检索相关信息，并将其作为提示（Prompt）输入给大型语言模型（LLM），以增强模型处理知识密集型任务的能力，如问答、文本摘要、内容生成等，有效地避免了大模型的'一本正经的胡说八道'行为。

核心组件

要构建一个高效的 RAG 系统，需要三大核心组件协同工作：检索器（Retriever）、生成器（Generator）和排序器（Ranker）。

Retriever：是 RAG 模型的第一阶段，负责从候选文档集合中检索出与查询相关的文档。它可以利用各种检索技术和算法，如基于关键词匹配、语义相似度等，来快速过滤出潜在相关的文档。
Generator：是 RAG 模型的第二阶段，负责根据检索到的候选文档生成与查询相关的摘要或答案。它通常采用生成式模型，如语言模型，以自然语言的形式生成文本。
Ranker：是 RAG 模型的最后阶段，负责对生成的文本进行排序和评分，以确定最终输出的文档顺序。它可以利用各种排名算法，如机器学习、深度学习等，来对文档进行评分和排序。

优势与应用

RAG 模型在实际应用中展现出诸多价值：

支持多样化的搜索需求，包括文档检索、问题回答、摘要生成等。
支持多语言和多媒体搜索，包括文本、图片、音频、视频等多种形式的信息。
能够充分利用深度学习技术对文档进行表示和建模，从而提高了搜索结果的准确性和相关性。
能够根据用户的查询和历史搜索记录，提供个性化的搜索服务，从而提升了用户的搜索体验。

典型应用场景包括：

企业知识管理系统：智能化知识检索与共享、智能问答与问题解决、知识图谱构建与智能推荐。
在线问答系统：自动问答与客户服务、内部知识分享与协作、教育与学习辅助。
情报检索系统：快速信息检索与分析、多样化信息资源的整合利用。

技术实现与工具

RAG 在提供高效的文档搜索和问答服务上表现优异，其背后常依赖 PyTorch 等深度学习框架。PyTorch 灵活且功能强大，帮助开发者轻松搞定复杂的模型搭建和算法优化。想要深入玩转 RAG，PyTorch 的基础知识必须掌握。

基础入门

学习路径通常涵盖 AI 和 NLP 的大背景，聚焦到 RAG 技术怎么在文档搜索上大显身手。核心知识点包括：

从感知机到多层感知机、卷积神经网络、循环神经网络。
Transformer、BERT 和 GPT 架构原理。
ChatGPT 等现代文本处理技术的演进。

技术深入

实用技术涵盖文档的分块与向量化，利用深度学习模型进行向量检索，结合 Prompt 技术实现精准响应。此外，使用 Streamlit 和 Gradio 等工具可以制作 Web 界面，直观展示 RAG 技术的效果。PyTorch 提供了 torchsummary 等工具来帮助可视化模型的结构。

实战应用

实践环节强调边学边练，确保从理论到实践掌握深度学习的精髓。

PyTorch 基础：安装、张量操作、自动微分、模型搭建、训练评估。
文档处理：文档分块与向量化技术，将文本变成机器能理解的样子，如词袋、词嵌入、预训练模型等方法。
向量检索：计算向量相似度，特别是局部敏感哈希（Locality Sensitive Hashing，LSH）算法，用于解决大规模文档检索的问题。
提示工程：指令设计、模板、代理模式和思维链提示，有效与大模型交流。
综合项目：实现 PDF 阅读器等项目，结合所学理论和技术，体验 RAG 在实际应用中的魅力。

RAG 检索增强生成技术入门与实战指南