wordpress自定义搜索页面,南阳网站seo推广公司,做网站软件是什么行业,网店美工设计的四大要点本篇文章简单梳理我在了解RAG以及Embedding技术时的想法#xff0c;仅供参考 文章目录 1. 引言背景为什么要关注RAG与Embedding技术 2. 基础概念与原理2.1 什么是RAG (Retrieval-Augmented Generation)定义工作流程优点与适用场景 2.2 什么是Embedding定义作用 3. Embedding在…本篇文章简单梳理我在了解RAG以及Embedding技术时的想法仅供参考 文章目录 1. 引言背景为什么要关注RAG与Embedding技术 2. 基础概念与原理2.1 什么是RAG (Retrieval-Augmented Generation)定义工作流程优点与适用场景 2.2 什么是Embedding定义作用 3. Embedding在RAG中的关键作用3.1 从检索到生成的桥梁3.2 提升RAG的准确性与鲜更性3.3 形成完整RAG工作流 4. 常用的Embedding方法与框架4.1 经典Embedding方法4.2 加入上下文的Embedding模型4.3 特定领域的Embedding 5. 常用的RAG方法与框架5.1 RAG工作流示例5.2 开源框架与工具5.3 与向量数据库的集成 7. 总结与展望RAG与Embedding未来发展趋势在NLP生态系统中的位置
1. 引言
背景
在自然语言处理NLP和大型语言模型LLM的应用中信息检索与问答是最举人注目的场景之一。然而传统方法并不能完美解决如下问题
最新知识的使用传统LLM无法访问资料中的最新信息。大规模知识库因为数据量高检索效率和精度无法举屏。团队知识及基于文档的问答多数环境中为了对接解决问题必须采用基于专用文档的知识。
为什么要关注RAG与Embedding技术
RAG (检索增强生成) 和Embedding技术是解决上述问题的重要方法。
RAG与现有模型的区别 RAG通过检索采集最关键的外部信息不仅依赖于预训练模型。Embedding是在大数据中检索的基石 它通过将文本和查询进行向量化实现高效的超负载检索。 2. 基础概念与原理
2.1 什么是RAG (Retrieval-Augmented Generation)
定义
RAG是一种将信息检索和生成模型结合的技术。不同于传统生成式模型它通过访问外部知识库在生成中轻松解决信息随时性和知识解析的限制。
工作流程
步骤1用户查询输入。步骤2通过Embedding向量化查询在向量数据库中检索最相关文档。步骤3将检索结果与用户输入聚合产生答案。
优点与适用场景
能够访问最新或被订制化的知识。解决需要标准信息源和大规模文档检索的场景。
2.2 什么是Embedding
定义
Embedding指将文本或其他数据如图像、图、声音转换为高空间中的向量。在NLP中它能夠抓住语义信息和文本之间的相似性。
作用
语义相似度比较基于Embedding的向量空间可以直接计算文本相似度。在检索中的应用使用Embedding实现文本精准检索和分类。 3. Embedding在RAG中的关键作用
3.1 从检索到生成的桥梁
Embedding为文档和查询提供向量化代表并通过向量相似度检索最相关内容。
3.2 提升RAG的准确性与鲜更性
语义匹配的精度提高Embedding能在大规模文档集中实现高效检索。减少“背乍”回答风险生成模型能够根据检索结果依据。
3.3 形成完整RAG工作流
流程示例 用户输入问题。通过Embedding模型将问题向量化。在向量数据库中检索最相关文档。聚合检索结果生成答案。 数据流与模块耱合每个模块Embedding模型、向量数据库、LLM、答案生成其功能紧密配合。 4. 常用的Embedding方法与框架
4.1 经典Embedding方法
Word2Vec / GloVe早期词向量方法能力限制在于静态转换。
4.2 加入上下文的Embedding模型
BERT及其变体基于Transformer采用双向编码。Sentence-BERT、SimCSE采用专为发布句子级别向量依据查询和文本之间的近值计算。
4.3 特定领域的Embedding
专用领域微调通过基于区域数据进行微调尽可能推动属性化性能。 5. 常用的RAG方法与框架
5.1 RAG工作流示例
Facebook AI Research的RAG公开建议架构。
5.2 开源框架与工具
LangChain集成LLM、向量存储和检索模块的Python框架。LlamaIndex迅速构建基于知识库的QA系统。Haystack提供文档检索和问答的综合框架。
5.3 与向量数据库的集成
Pinecone、Weaviate、Chroma常用向量数据库提高向量检索效率。 7. 总结与展望
RAG与Embedding未来发展趋势
更高效的语义检索技术以及模型压缩和低成本部署方向。
在NLP生态系统中的位置
RAG和Embedding技术将继续进化成为生成式AI领域不可战略的核心技术。
