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RAG基础与挑战
RAGRetrieval-Augmented Generation通过引入外部信息检索来增强语言模型的生成能力。在生成文本时RAG模型不仅依赖其内部参数知识还会从外部数据源如文档数据库中检索相关信息作为输入。这种方法在回答知识密集型问题时尤为有效因为模型可以直接利用检索到的具体事实来生成准确的答案。 然而RAG方法也面临着几个核心挑战 相关性挑战检索到的文档可能与查询不相关从而降低生成答案的准确性。 效率问题不必要的检索和整合会增加模型的计算负担影响生成速度。 泛化能力模型在面对新的、未在训练集中出现的情况时可能表现不佳。
为了解决这些问题研究者们提出了多种改进方案其中CRAG、Self-RAG和HyDe是其中的佼佼者。
CRAG纠错检索增强生成
CRAGCorrective Retrieval Augmented Generation是在RAG基础上进行的一种改进其核心思想是引入纠错机制来提高检索的准确性和相关性。
核心架构与工作原理
检索评估机制Retrieval Evaluator 1、CRAG使用一个经过微调的T5-large模型作为检索评估器用于评估针对特定用户请求所获取文档的总体品质并计算相关性分数。 2、在模型微调过程中正样本positive samples被标记为“1”负样本negative samples被标记为“-1”。 3、模型推理阶段评估器为每篇文档计算一个相关性分数这些分数根据特定阈值被分为“正确”、“错误”和“不确定”三个类别。
知识精炼算法Knowledge Refinement Algorithm 1、CRAG采用“细分再整合”的策略来深度挖掘文档中的核心知识信息。 2、首先使用启发式规则将文档分解为多个细粒度的知识点。 3、然后计算每个知识点的相关性得分并滤除得分较低的部分。 4、最后将高相关性的知识点重组形成内部知识库供生成模型使用。
处理流程 1、CRAG首先通过检索评估器评估检索文档与用户查询之间的相关性。 2、若检索结果被判定为“正确”则使用知识精炼算法对文档内容进行优化。 3、若检索结果被判定为“错误”则使用网络搜索引擎检索更多外部知识。 4、若检索结果被判定为“不确定”则既需要运用知识精炼算法也需要搜索引擎的辅助。 5、最终经过处理的信息被转发给大语言模型LLM生成最终的模型响应
CRAG技术通过这种方式提高了检索结果的准确性并减少了无关信息的干扰从而提升了模型回答的质量。 CRAG的优势在于其能够自动识别和纠正检索过程中的错误减少不相关文档对生成答案的负面影响。同时通过引入纠错机制CRAG还能够提升模型在处理复杂查询时的鲁棒性。
Self-RAG自我反思检索增强生成
Self-RAGSelf-Reflective Retrieval-Augmented Generation则更进一步通过引入自我反思机制来提升语言模型的生成质量。Self-RAG不仅关注检索的准确性还关注模型生成过程的可控性和反思能力。具体而言Self-RAG通过以下方式实现 反思Token生成在生成过程中模型会生成特殊的反思Token如Retrieve、ISREL、ISSUP和ISUSE等这些Token分别用于指示是否需要检索、评估检索文档的相关性、支持度和整体效用。 按需检索根据反思Token的指示模型决定是否需要进一步检索相关文档并并行处理多个检索到的段落。 生成与评估在生成答案后模型利用反思Token进行自我评估选择最佳输出。 Self-RAG的优势在于其能够按需检索减少不必要的检索操作并通过自我反思提高生成答案的事实准确性和整体质量。此外Self-RAG还通过引入反思Token增强了模型的可控性使其能够根据不同任务需求调整生成行为。
HyDe假设文档嵌入
HyDeHypothetical Document Embeddings是一种创新的检索增强方法它不同于传统的基于用户查询的检索方式而是利用语言模型生成一个假设性的响应即虚拟文档然后利用这个响应进行检索。
HyDE的核心架构和工作原理如下 生成假设文档HyDE利用语言学习模型如GPT根据用户的查询生成一个假设性的答案或文档。这个文档虽然不是真实存在的但它旨在模拟相关文档的内容从而捕获查询的相关性模式。 文档编码生成的假设文档随后被一个无监督对比学习的编码器如Contriever转换成一个嵌入向量。这个向量在语料库的嵌入空间中确定了一个邻域基于向量相似性从中检索出相似的真实文档。 相似性检索使用生成的文档向量在本地知识库中进行相似性检索寻找最终结果。HyDE通过这种方式能够以零样本的方式工作即不依赖于具体的相关性标签进行训练从而适应多种语言和任务即使在没有明确训练数据的情况下也能进行有效的文档检索。
HyDE的工作原理可以概括为 输入指令和查询HyDE接收一个查询指令例如“写一个段落来回答这个问题”。 生成文档基于GPT的语言模型生成一个假设的文档。 文档编码与检索生成的文档被送入对比学习的编码器该编码器将文档转换成嵌入向量然后这个向量被用来在语料库中查找最相似的真实文档。 返回结果模型根据生成的文档与真实文档之间的语义相似性返回查询结果。
HyDE的优势在于它能够处理更复杂和多样化的查询特别适用于需要高度解释性和语义理解的领域如医疗、法律和科研文献检索。它通过创造性地解释和拓展查询内容提供更深层次的匹配和理解从而提高了检索的相关性和准确性 HyDe的优势在于其能够处理那些过于抽象或缺乏具体上下文的用户查询。通过生成假设文档HyDe为检索过程提供了更多的上下文信息从而提高了检索的准确性和相关性。 RAG及其衍生技术CRAG、Self-RAG、HyDe在提升语言模型准确性和适用性方面发挥了重要作用。这些技术通过引入纠正机制、自我反思和假设性文档嵌入等方法解决了RAG在相关性和准确性方面的不足提高了语言模型在处理知识密集型任务时的性能。
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