今日分享丨浅谈 RAG 的技术特点及优势

一、引言

随着 AI 技术的发展，我们见证了人工智能在理解和处理自然语言方面取得的巨大进步。特别是结合了检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）和大语言模型（Large Language Model, LLM）的系统，为解决复杂查询和提供精确答案提供了强大的工具。RAG 通过检索相关信息，增强了大模型的对问题的理解能力，利用 RAG 的优势，提供了广泛的知识覆盖和深入的分析能力。这种结合不仅提升了回答的准确性，也极大地丰富了交互的深度和广度。

在这一背景下，我们探索了 RAG 的技术特点，旨在创建一个能够理解复杂问题、检索相关信息，并以自然、准确的方式生成回答的智能系统。通过这种结合，我们希望能够更好地服务于用户，无论是在信息检索、问题解答还是数据分析等方面，都能提供更加智能化和个性化的服务体验。

二、RAG 的优势，为什么用 RAG？

LLM 底层的设计机制决定了它所生成的回答本质是基于概率的而非既定事实的，生成内容基于训练数据并按照一定概率生成，因此生成内容会有偏差而其又不具备自我校验的能力，所以有时候会出现答非所问的情况。所以可以通过 RAG 检索到与问题相关的内容让大模型理解和学习，进而提高大模型的回答精度。

当使用像 ChatGPT-3.5 这种大模型时，它通常会指出其知识截止日期为 2021 年。这意味着模型可能无法访问或理解在此日期之后发生的事件或发展的信息。这种局限性可能会减少模型在某些应用场景中的有效性，因为现实世界是不断变化的，而最新的信息对于许多任务来说至关重要，所以通过 RAG 外挂最新的知识，既可以让大模型学习到最新的知识，又可以节约训练资源和成本。

企业通常不会将敏感的私有数据上传至公共网络中的大模型，如果这样做虽然可以利用大模型解决某些问题，但同时也存在数据泄露的风险。因此，企业需要寻找既能保护数据安全，又能利用大模型优势的解决方案。运用 RAG 外挂企业私有知识数据，可以让大模型根据企业知识回答问题，而不会有泄露私有数据的风险。+

三、RAG 的介绍

3.1 RAG 整体流程

RAG 是一种先进的文本生成技术，它通过结合检索（Retrieval）和生成（Generation）两个阶段，使得大型语言模型在输出答案时能够参考额外的数据资源。这种技术可以显著提升生成答案的相关性和精确度。RAG 的整体流程图如下：

3.2 RAG 文档预处理

RAG 知识库的构建大部分情况需要将文档做一些预处理操作，其中包括文档的读取切分、向量化操作、向量数据库导入数据等。文档切分、向量化和存入向量数据库是 RAG 中的几个关键步骤：

文档切分：将文档分割成更小的单元，如句子或段落，以便于检索和处理。

向量化：将切分后的文档单元转换为数值向量，这通常通过使用诸如 BERT、TF-IDF 或其他词嵌入技术来实现。

存入向量数据库：将向量化后的文档单元存储在向量数据库中，以便于快速检索。向量数据库如 Milvus、Faiss 等，专门设计用来高效地存储和检索高维向量数据。

流程图如下所示：

3.3 RAG 检索模块

在 RAG 流程中，采用多种相似度算法（例如欧式距离、余弦相似度等），我们先将用户问题转换为向量形式，并在向量数据库中寻找与该问题向量相似度最高的若干个内容片段。这种方式为 RAG 检索模块的主要检索方式，流程如下图所示：

RAG 其实也可以运用传统的关键词检索方式，例如 ES、whoosh 等，这样就可以不进行向量化操作，直接从文本知识库中搜索匹配到最相关的文档内容。

四、总结

RAG 通过检索系统从大规模数据集中找到与输入查询相关的文档，然后将这些文档作为上下文信息，输入到大模型中，生成更加丰富和准确的回复。大模型利用 RAG 技术，可以更有效地理解和回答用户的问题。它不仅能够从大量数据中检索到相关信息，还能结合这些信息生成更加自然和准确的回答。这种技术的应用，极大地提高了问答系统的智能性和准确性，为用户提供了更好的交互体验。

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