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引言
在人工智能领域检索增强生成RAG技术正逐渐成为提升模型性能和应用范围的关键技术之一。它巧妙地结合了信息检索和自然语言生成为解决大型语言模型的诸多局限性提供了一种创新思路23。
RAG 的基本原理
RAG 主要由检索器和生成器两个核心组件构成。当接收到用户查询时检索器首先对查询进行处理将其转换为适合检索的形式然后在外部知识库或数据库中搜索与查询相关的信息。生成器则将检索到的信息与用户原始查询相结合作为输入生成既准确又符合上下文的响应23。
RAG 的优势
减少幻觉问题通过检索真实可靠的信息源减少了模型生成虚假信息的风险23。提供实时信息可以连接实时数据确保生成的内容基于最新、最权威的数据3。提高准确性和相关性能生成更准确、更符合上下文的响应降低错误信息出现的可能性23。可追溯性生成的答案可以追溯到具体的信息源提高了答案的可信度2。
RAG 的技术改进与创新
检索器增强包括递归检索、块优化技术、微调检索器、混合检索和重新排序技术等旨在提高检索结果的准确性和丰富度1。生成器改进研究人员正在探索如何更好地将检索到的信息融入生成过程如通过改进注意力机制、设计更有效的融合策略等以提高生成器对检索信息的利用效率。多模态融合将图像、音频等多模态数据与文本信息相结合使 RAG 能够处理更复杂的多模态任务如多模态问答、图像字幕生成等13。
相关论文介绍
《Retrieval-Augmented Generation for AI-Generated Content: A Survey》全面回顾了将 RAG 技术集成到 AI 生成内容场景中的现有工作对各种检索器和生成器的增强方法进行了提炼和分类并总结了 RAG 的其他增强方法还介绍了 RAG 的基准、讨论了当前 RAG 系统的局限性并提出了未来研究的潜在方向论文地址。《Dynamic Retrieval-Augmented Generation》提出了一种新颖的动态检索增强生成方法基于实体增强生成将检索到的实体的压缩嵌入注入到生成模型中该方法在代码生成任务中取得了较好的效果论文地址。《RAG vs Fine-tuning: Pipelines, Tradeoffs, and a Case Study on Agriculture》深入探讨了开发者如何借助 RAG 以及微调将私有数据及特定行业数据融合至大型语言模型之中详细阐述了应用于主流 LLM 的方法及效果评估等论文地址。《Fine Tuning vs. Retrieval Augmented Generation for Less Popular Knowledge》分析了关系抽取与图构建以及微调两种方法对于增强大型语言模型处理低频实体问题的能力研究结果表明 RAG 在性能上更胜一筹论文地址。《Improving language models by retrieving from trillions of tokens》提出了一种创新的 RAG Transformer通过条件性地处理从庞大语料库中检索出的文本段落来增强自回归语言模型的性能为借助显式记忆规模性提升 LLM 能力开辟了新路径论文地址。《Retrieval-Augmented Generation with Vector Databases for Long-Form Question Answering》探讨了如何使用向量数据库进行检索增强生成以解决长形式问答问题提出了一种有效的检索和融合策略在长文本生成任务中取得了显著的改进论文地址。《RAG-Fusion: Fusing Retrieval-Augmented Generation with Conditional Generation》介绍了 RAG-Fusion 技术将检索增强生成与条件生成相结合通过在生成过程中动态融合检索结果和条件信息提高了生成的质量和多样性论文地址。《A Survey of Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks》对知识密集型自然语言处理任务中的检索增强生成技术进行了全面的调查分析了不同方法的优缺点和应用场景为研究人员和实践者提供了有价值的参考论文地址。《Enhancing Language Models with Retrieval-Augmented Generation for Domain-Specific Knowledge》研究了如何使用检索增强生成技术增强语言模型在特定领域知识方面的能力通过构建领域特定的知识库和优化检索器与生成器的交互在特定领域任务中取得了良好的效果论文地址。《Retrieval-Augmented Generation for Multimodal Knowledge Graph Completion》提出了一种用于多模态知识图完成的检索增强生成方法将文本和图像信息相结合通过检索和生成的交互提高了多模态知识图完成的准确性和效率论文地址。
代码示例
以下是一个简单的 RAG 代码示例使用 Python 和 Hugging Face Transformers 库
import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM, DPRContextEncoder, DPRContextEncoderTokenizer# 加载预训练的生成器模型和分词器
generator_tokenizer AutoTokenizer.from_pretrained(t5-base)
generator_model AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(t5-base)# 加载预训练的检索器模型和分词器
retriever_tokenizer DPRContextEncoderTokenizer.from_pretrained(facebook/dpr-ctx_encoder-single-nq-base)
retriever_model DPRContextEncoder.from_pretrained(facebook/dpr-ctx_encoder-single-nq-base)# 模拟用户查询
query 什么是人工智能的发展历史# 使用检索器对查询进行编码
encoded_query retriever_tokenizer.encode(query, return_tensorspt)
with torch.no_grad():query_embedding retriever_model(encoded_query).pooler_output# 假设这里有一个简单的向量数据库存储了一些文档的嵌入向量和内容
# 这里只是示例实际应用中需要更复杂的数据库管理和检索逻辑
documents [{embedding: torch.randn(768), content: 人工智能的发展可以追溯到20世纪50年代当时提出了图灵测试等概念。},{embedding: torch.randn(768), content: 近年来深度学习技术的发展推动了人工智能的快速进步。},# 更多文档...
]# 计算查询与文档的相似度
similarities []
for doc in documents:similarity torch.dot(query_embedding.squeeze(), doc[embedding])similarities.append(similarity)# 找到最相似的文档
most_similar_index torch.argmax(torch.stack(similarities))
most_similar_document documents[most_similar_index][content]# 将最相似的文档与查询组合作为生成器的输入
input_text f查询{query}\n文档{most_similar_document}
input_ids generator_tokenizer.encode(input_text, return_tensorspt)# 使用生成器生成回答
with torch.no_grad():output generator_model.generate(input_ids)# 解码并输出回答
answer generator_tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokensTrue)
print(answer)
