RAG:为AI配上外部记忆

一、RAG的本质：为AI配上"外部记忆"

想象一下，如果你面临两种考试方式：

闭卷考试：只能依靠大脑中已有的知识
开卷考试：可以查阅资料，再回答问题

传统的大型语言模型（LLMs）就像是在进行闭卷考试—它们只能使用训练时学到的知识。这也是为什么它们经常会"幻觉"（生成看似合理但实际上不正确的信息）。

RAG（检索增强生成）给予了AI"开卷考试"的能力。

RAG的核心思想非常简单——将信息检索与文本生成相结合。这种看似简单的结合，却彻底改变了AI系统回答问题的方式。

二、RAG的工作原理：三步流程

RAG的工作流程可以分为三个关键步骤：

1. 用户提问

用户向系统提出问题，比如"2023年全球碳排放量是多少？"

2. 检索阶段（Retrieval）

系统从外部知识库中检索与问题相关的信息。这是RAG的核心区别所在。

检索阶段包含几个技术要点：

a) 嵌入（Embedding）

问题被转换为向量表示（通常是几百到几千维的浮点数数组）。这种向量能够捕捉问题的语义特征。

b) 向量检索

系统使用相似度搜索（如余弦相似度）在向量数据库中寻找与问题向量最相似的文档向量。

c) 重排序（可选）

对初步检索结果进行更精细的排序，使用更复杂的模型（如交叉编码器）计算问题与文档的相关性。

3. 生成阶段（Generation）

大语言模型（如GPT、Claude等）结合检索到的信息和原始问题生成最终答案。

生成阶段的关键是提示工程（Prompt Engineering）：

系统: 你是一个知识助手，请根据提供的参考信息回答用户问题。
只使用参考信息中的内容。如果参考信息中没有相关内容，
请回答"我没有足够信息回答这个问题"。

参考信息:
[1] 根据国际能源署(IEA)的数据，2023年全球碳排放量约为36.8吉吨，
比2022年增长了1.1%。主要排放来源为电力和热力生产(41%)，
工业(20%)，交通(21%)。

用户问题: 2023年全球碳排放量是多少？

这种结构化提示确保了模型在生成回答时会优先使用检索到的信息，而不是依赖其预训练知识。

三、RAG的技术实现细节

1. 文档处理与索引构建

RAG的基础是高质量的知识库，这需要几个关键步骤：

a) 文档收集与准备

确定知识来源（网页、PDF、数据库等）
数据清洗与预处理

b) 文档分块（Chunking）

将长文档拆分为适当大小的片段
常见策略：固定大小、语义分割、重叠分块

# 文档分块示例代码
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter

text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
    chunk_size=1000,
    chunk_overlap=200,
    length_function=len,
)

chunks = text_splitter.split_text(long_document)

c) 向量化与索引

使用嵌入模型将文本块转换为向量表示
构建向量索引以支持高效检索

# 向量化与索引示例代码
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
from langchain.vectorstores import FAISS

embeddings = OpenAIEmbeddings()
vector_store = FAISS.from_texts(chunks, embeddings)

# 保存索引
vector_store.save_local("my_faiss_index")

2. 检索策略进阶

高效检索不仅仅是简单的向量匹配，还包括：

a) 混合检索

结合多种检索策略：

语义检索（向量相似度）
关键词检索（BM25等）
元数据过滤（时间、来源等）

b) 多步检索

先检索大量候选文档
通过重排序模型进一步精确相关性
可能包括多轮检索精炼

c) 检索质量评估

相关性评分
多样性度量
重复内容检测

3. 增强生成质量

高质量生成需要多个技术手段：

a) 提示模板优化

明确指令和格式要求
包含系统角色和行为约束
结构化提示有助于LLM更好理解和执行任务

b) 上下文管理

压缩检索文本以适应上下文窗口
选择性包含最相关信息
多级上下文组织（先概览，后细节）

# 上下文压缩示例
def compress_context(retrieved_docs, max_tokens=3000):
    compressed_docs = []
    current_tokens = 0
    
    for doc in sorted(retrieved_docs, key=lambda d: d.relevance_score, reverse=True):
        doc_tokens = len(tokenizer.encode(doc.content))
        if current_tokens + doc_tokens <= max_tokens:
            compressed_docs.append(doc.content)
            current_tokens += doc_tokens
    
    return compressed_docs

c) 幻觉检测与减少

生成后验证机制
引用追踪
确保回答内容有证据支持

四、RAG性能对比与优势

与传统LLM相比，RAG在多个维度上都有显著优势：

特性	传统LLM	RAG系统
知识时效性	仅限训练数据截止日	可实时更新
知识深度	通用知识，专业领域有限	可集成专业知识库
信息准确性	容易产生幻觉	基于检索信息，更准确
可追溯性	难以提供信息来源	可提供明确引用
个性化	有限	可集成个人/组织知识
隐私保护	训练数据潜在泄露	可控制知识来源

五、RAG的实际应用场景

RAG已在多个领域展现了强大价值：

1. 企业知识管理

内部文档问答：员工可以直接询问公司政策、产品规格等信息
客户支持：基于产品手册和支持文档回答客户问题
知识库自动化：更高效地整合和检索企业知识

2. 专业领域应用

医疗：基于医学文献和临床指南提供信息支持
法律：检索相关法规和判例
研究：科研文献检索与分析

3. 个性化信息服务

个人助手：基于个人笔记、邮件和文档的智能助手
学习工具：基于教材和学习资料的个性化学习辅助

六、RAG的技术挑战与未来发展

1. 当前挑战

长文本处理：如何有效索引和检索长文档
多模态内容：图像、音频等非文本内容的检索
实时性能：降低检索延迟，提高用户体验
上下文窗口限制：如何在有限窗口中包含更多相关信息

2. 未来发展方向

a) 自适应RAG

系统根据问题复杂度动态调整检索策略
学习用户偏好和查询模式

def adaptive_retrieval(query, user_profile):
    query_complexity = analyze_complexity(query)
    user_expertise = user_profile.get('expertise_level', 'general')
    
    if query_complexity == 'high' and user_expertise == 'expert':
        return deep_technical_retrieval(query)
    elif 'historical' in analyze_query_intent(query):
        return temporal_aware_retrieval(query)
    else:
        return standard_retrieval(query)

b) 多代理RAG协作

专门的检索代理提供知识支持
多代理协作解决复杂问题

c) 多模态RAG

支持图像、音频、视频等多模态内容检索
跨模态理解与知识整合

d) 细粒度知识集成

知识图谱与RAG的深度融合
实体关系推理能力

七、构建自己的RAG系统

1. 开源工具生态

现在构建RAG系统已经有了丰富的开源工具支持：

LangChain/LlamaIndex：提供RAG框架和组件
嵌入模型：BERT、Sentence-Transformers、OpenAI Embeddings等
向量数据库：Chroma、FAISS、Pinecone、Weaviate等
LLM选择：开源模型(LLaMA、Mistral)或API服务(OpenAI、Claude)

2. 实现简易RAG系统

from langchain.document_loaders import DirectoryLoader
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings
from langchain.vectorstores import Chroma
from langchain.llms import OpenAI
from langchain.chains import RetrievalQA

# 1. 加载文档
loader = DirectoryLoader('./documents/', glob="**/*.pdf")
documents = loader.load()

# 2. 文档分块
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
    chunk_size=1000,
    chunk_overlap=200
)
chunks = text_splitter.split_documents(documents)

# 3. 创建嵌入和向量存储
embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name="sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2")
vectorstore = Chroma.from_documents(chunks, embeddings)

# 4. 创建检索器
retriever = vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"k": 5})

# 5. 设置LLM和检索链
llm = OpenAI(temperature=0)
qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(
    llm=llm,
    chain_type="stuff",
    retriever=retriever
)

# 6. 查询
query = "碳排放量计算方法有哪些？"
response = qa_chain.run(query)
print(response)

3. 评估与优化

构建RAG系统后，重要的是对其进行评估和优化：

检索评估：计算召回率、精度等指标
回答质量评估：由人类或自动化方式评估准确性、相关性
用户反馈循环：根据实际使用情况持续优化系统

结语

RAG技术代表了AI系统从"闭卷考试"到"开卷考试"的关键转变，它解决了LLM在知识时效性、专业性和可靠性方面的核心限制。

随着检索技术、大语言模型的持续进步，以及多代理协作、多模态理解等方向的发展，RAG将进一步改变我们与AI系统交互的方式，使AI能够提供更加精确、可靠且透明的回答。

无论是企业知识管理、专业领域应用，还是个人助手，RAG都展现出巨大的应用潜力。通过深入理解RAG的本质、技术细节和实现方法，我们能够构建更加实用、强大的AI应用，让人工智能真正成为人类知识获取和处理的得力助手。

人工智能

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RAG:为AI配上外部记忆

http://xcq.ink/2023/09/11/RAG-为AI配上外部记忆/

作者

Xander Xu

发布于

2023年9月11日

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