长沙网站制作好公司,谷歌推广新手教程,公司做网站自己可以做,汉沽网站建设公司1、什么是RAG#xff1f;
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RAG 是检索增强生成Retrieval-Augmented Generation的简称是当前最火热的大语言模型应用落地的关键技术主要用于提高语言模型的效果和准确性。它结合了两种主要的NLP方法检索Retrieval和生成Generation。 检索Retrieval这一部分的工作是从大量的文本数据中检索出与输入问题最相关的信息。它通常使用一个检索系统用于大规模的文档集合例如维基百科中寻找与输入相关的文段。
生成Generation生成部分则使用类似GPT的语言模型它会根据检索到的信息来生成响应或回答。这个过程涉及理解检索到的内容并在此基础上生成连贯、相关且信息丰富的文本。 RAG模型的关键在于它结合了这两种方法的优点检索系统能提供具体、相关的事实和数据而生成模型则能够灵活地构建回答并融入更广泛的语境和信息。这种结合使得RAG模型在处理复杂的查询和生成信息丰富的回答方面非常有效。这种技术在问答系统、对话系统和其他需要理解和生成自然语言的应用中非常有用。 2、RAG发展历程
RAG于2020年中期由Lewis等人提出是LLMs领域中的一种范式可增强生成任务。具体而言RAG包括一个初始的检索步骤LLMs在此步骤中查询外部数据源以获取相关信息然后才回答问题或生成文本。这个过程不仅为后续的生成阶段提供信息还确保回答基于检索到的证据从而显著提高了输出的准确性和相关性。 在推断阶段动态检索来自知识库的信息使RAG能够解决生成事实错误内容的问题通常被称为“幻觉”。将RAG整合到LLMs中已经迅速被采用并成为完善聊天机器人能力和使LLMs更适用于实际应用的关键技术。 RAG的演进轨迹在四个不同阶段展开如下图所示。 在2017年的创始阶段与Transformer架构的出现相一致主要重点是通过预训练模型PTM来吸收额外的知识以增强语言模型。这个时代见证了RAG的基础工作主要集中在优化预训练方法上。在这个初始阶段之后出现了相对沉寂的时期与RAG相关的研究进展较少。随后ChatGPT的出现标志着LLMs领域的重要时刻社区的重点转向利用LLMs的能力来实现更高的可控性和解决不断变化的需求。 因此大部分RAG工作集中在推断上只有少数工作致力于微调过程。随着LLMs能力的不断提高特别是GPT-4的推出RAG技术的格局发生了重大变化。重点转向了RAG和微调的优势相结合的混合方法同时也有少数人继续关注优化预训练方法。 3、RAG的工作流
下图中展示了一个典型的 RAG 应用工作流程 用户向 ChatGPT 查询最近引起广泛关注的事件这些事件引发了大量的公众讨论。作为最著名和广泛使用的LLMs受限于其预训练数据ChatGPT缺乏对最新事件的了解。RAG通过从外部知识库中检索最新的文档摘录来解决这一问题。在这种情况下它获取了与查询相关的一些新闻文章。这些文章连同最初的问题被合并成一个丰富的提示使ChatGPT能够合成一个知情的回答。 这个示例说明了RAG的过程展示了它通过实时信息检索来增强模型的响应能力。从技术上讲RAG已经通过各种创新方法得到丰富这些方法解决了关键问题例如“要检索什么”、“何时检索”和“如何使用检索到的信息”。 关于“要检索什么”的研究已经从简单的标记检索和实体检索发展到更复杂的结构如块和知识图研究重点放在检索的粒度和数据结构的级别上。粗粒度带来更多的信息但精度较低。检索结构化文本提供了更多信息但效率较低。关于“何时检索”的问题已经产生了各种策略从单一检索到自适应检索和多次检索再到高频率检索的方法。 4、RAG增强检索的框架
RAG研究范式不断发展我们将其分为三种类型基础RAGNaive RAG、高级RAGAdvanced RAG和模块化RAGModular RAG。下图简单的说明了这三种RAG的工作流程 4.1 基础RAG
基础RAG是检索增强生成RAG范式的最早形式之一其基本概念是将外部检索与大型语言模型LLMs的生成能力结合在一起。在基础RAG中检索通常是基于查询的并且用于检索外部知识库或数据源中的相关信息。一旦获得了检索到的信息它们可以与LLMs的内部知识结合在一起以生成更准确和相关的文本或回答。 然而基础RAG虽然在改善LLMs的性能方面取得了一定的成功但也存在一些限制和不足之处。其中一些主要限制包括
不适应多模态数据基础RAG主要关注文本数据的检索和生成对于多模态数据例如图像、音频的处理能力有限。缺乏对话性基础RAG通常是单向生成难以实现复杂的对话或多轮问答。效率低下在某些情况下基础RAG可能需要大量的检索操作导致效率下降。 由于这些限制研究人员开始探索更高级的RAG范式以克服这些问题并提高RAG的性能和适用性。这导致了高级RAG和模块化RAG的发展这些范式在各种应用中得到了广泛的应用。
4.2 高阶RAG
高级RAG是检索增强生成RAG范式的进化形式其目的是克服基础RAG的一些限制并进一步提高性能和适用性。在高级RAG中研究人员采用了一系列创新性方法和技术以应对复杂的自然语言处理任务和挑战。 以下是高级RAG的一些关键特点和创新
多模态支持高级RAG不仅限于文本数据还可以处理多模态数据例如图像、音频和视频。这使得高级RAG在各种多媒体应用中具有广泛的用途。对话性增强高级RAG具备更强大的对话处理能力可以实现更复杂的对话和多轮问答。这使其在聊天机器人和虚拟助手等应用中表现出色。自适应检索策略高级RAG引入了更智能的检索策略可以根据上下文和任务自动调整何时进行检索以及何时使用检索到的信息。这提高了效率和性能。知识融合高级RAG能够更好地将外部知识与内部知识融合以生成更具洞察力和相关性的文本。这对于知识密集型任务特别有用。 高级RAG代表了RAG范式的进一步发展具有更广泛的应用领域和更强大的性能。它在自然语言处理和人工智能领域中取得了重要的突破并在各种实际应用中得到了广泛的采用。 4.3 模块化RAG
模块化RAG是检索增强生成RAG的另一种演进形式目的是提供更大的定制性和灵活性以满足不同应用场景的需求。与基础RAG和高级RAG相比模块化RAG更注重将RAG系统分解为各种独立的组件每个组件负责特定的任务或功能。 以下是模块化RAG的一些关键特点和概念
组件化架构模块化RAG将RAG系统分解为多个独立的组件例如检索组件、生成组件和评估组件。这些组件可以根据需要进行组合和替换以实现定制化的RAG系统。可插拔性模块化RAG允许研究人员或开发者轻松地添加新的组件或替换现有的组件以适应不同的任务和数据源。这提高了系统的可扩展性和适应性。自定义管道模块化RAG允许用户构建自定义的处理管道根据特定的任务需求配置不同的组件。这使得RAG系统可以灵活地应对各种应用场景。集成外部工具模块化RAG还支持集成外部工具和资源例如不同的知识库、检索引擎或生成模型。这扩展了系统的数据和功能来源。 模块化RAG强调了灵活性和可定制性使研究人员和开发者能够更好地适应不同的应用需求。这种方法在构建复杂的自然语言处理系统时非常有用可以根据具体任务的要求构建定制的RAG系统。 5、RAG中的核心组件
RAG的核心组件分为三个部分检索Retrieval、增强Augmentation、生成Generation其分类结构如下图 5.1 RAG中的检索Retrieval
检索是检索增强生成RAG框架的核心组件之一它负责从外部数据源或知识库中获取与用户查询相关的信息。检索的质量和效率对于RAG系统的性能至关重要因为它直接影响生成的文本或回答的准确性和相关性。 以下是与检索相关的一些关键概念和技术
检索策略RAG系统需要确定何时进行检索以及如何选择要检索的信息。检索策略可以根据任务和上下文进行调整以提高系统的效率和性能。检索粒度检索可以以不同的粒度进行从单个标记或实体到更大的文本块或知识图。选择适当的检索粒度取决于任务的要求和数据的结构。检索方法有多种检索方法可供选择包括基于关键字的检索、实体检索、自然语言查询和知识图检索等。每种方法都有其适用的情境和优势。检索效率高效的检索是关键因素之一尤其是在实时应用中。优化检索过程以降低延迟和资源消耗是重要任务之一。外部数据源RAG系统可以从各种外部数据源中进行检索包括互联网上的文档、知识库、数据库和API。选择合适的数据源对于获取准确和丰富的信息至关重要。 在RAG框架中检索与生成和增强技术密切合作以生成最终的文本或回答。因此检索的质量和效率对于整个RAG系统的性能和效果至关重要。 5.2 RAG中的增强Augmentation
RAG中的增强技术是RAG框架的第二个核心组件它的作用是进一步提升生成的质量和效果以确保生成的文本或回答准确、相关且合乎要求。增强技术通过不同方式与检索和生成协同工作以优化RAG系统的性能。 以下是与RAG中的增强技术相关的一些关键概念和方法
文本修正增强技术可以用于修正生成的文本以确保其准确性和合理性。这可以通过自动文本校对、语法纠正和事实验证等方式实现。知识融合一些RAG系统具备将外部知识融合到生成文本中的能力。这可以通过将检索到的知识与生成的文本进行有机结合来实现。上下文增强增强技术可以利用上下文信息来优化生成文本的相关性。这包括利用对话历史、用户偏好和任务上下文等信息。控制生成风格一些RAG系统允许用户控制生成文本的风格、语气和表达方式。这提供了更高度定制化的生成能力。多模态增强在生成多模态内容时增强技术可以确保不同模态之间的一致性和相关性以提供更丰富的用户体验。实时更新一些RAG系统具备实时更新的能力可以从外部数据源获取最新信息并及时反映在生成的文本中。这对于需要及时更新的任务非常重要。
增强技术的选择和应用取决于特定任务和应用场景的要求。通过合理利用增强技术RAG系统可以提供更具洞察力和相关性的生成文本从而提高用户满意度和系统的实用性。 5.3 RAG中的生成Generation
生成是检索增强生成RAG框架的另一个核心组件它负责根据检索到的信息和用户查询生成最终的文本或回答。生成的质量和效果直接影响着RAG系统的性能和可用性。
以下是与生成相关的一些关键概念和技术
生成模型RAG系统通常使用生成模型来生成文本或回答。这些模型可以是预训练的语言模型如GPT系列也可以是其他生成模型。生成模型的选择取决于任务的要求和性能需求。文本生成生成模型将检索到的信息和用户查询转化为自然语言文本。生成文本的质量取决于模型的能力以及输入信息的准确性和相关性。控制生成一些RAG系统具备生成文本的控制能力允许用户指定特定的风格、语气或其他要求。这提供了更高度定制化的生成能力。多模态生成一些高级RAG系统具备生成多模态内容的能力包括图像、音频和视频。这拓展了RAG的应用领域。对话生成一些RAG系统用于对话生成能够实现复杂的对话和多轮问答。这在聊天机器人和虚拟助手等应用中特别有用。评估生成生成的质量通常需要经过评估来衡量以确保生成的文本准确、相关且合乎要求。评估方法和指标对于RAG系统的性能评估至关重要。 在RAG框架中生成与检索和增强技术协同工作以生成最终的输出。生成的能力和质量对于RAG系统的整体性能和用户体验至关重要。 6、RAG vs. Fine-Tuning
RAG检索增强生成与微调Fine-Tuning是两种不同的大型语言模LLM优化方法它们在应用和效果上有所不同 RAG与其他模型优化方法的比较 RAG的优势
更灵活的知识获取RAG允许从外部数据源实时检索信息因此可以获取最新的、领域特定的知识而微调通常依赖于静态的预训练数据。避免“幻觉”问题RAG通过检索外部信息来验证生成的文本可以减少生成不准确信息的问题这在微调中可能更容易出现。多模态支持RAG可以轻松支持多模态内容的生成包括文本、图像、音频等而微调通常专注于文本生成。 微调的优势
更高的一致性微调通常可以生成更一致的文本因为它基于预训练模型而RAG的一致性取决于检索的准确性。更广泛的应用微调适用于各种自然语言处理任务包括文本分类、命名实体识别、情感分析等而RAG更侧重于生成任务。训练效率微调可以比RAG更高效因为不需要在每个查询上进行检索操作。 总的来说RAG和微调各有其优势和适用场景RAG 的优势在于通用性、知识引用、即时性和可解释性而微调在特定任务上可能更适用但同时需要更多的任务特定数据和训练。选择使用哪种方法应根据具体的应用需求和任务来决定。未来的发展可能会探索两种方法的结合以充分利用它们的优势并改进大型语言模型的性能。 7、RAG系统的评估
RAG检索增强生成系统的评估是确保其性能和效果的关键步骤。这里将介绍RAG系统的评估方法和指标以帮助衡量其生成文本或回答的质量和相关性。 以下是与RAG评估相关的一些关键概念和方法
生成质量评估评估RAG生成的文本的质量是重要任务之一。常用的评估方法包括自动评估指标如BLEU、ROUGE等、人工评估和事实验证。这些方法可以帮助衡量生成文本的流畅性、准确性和相关性。检索效果评估评估RAG检索的效果是另一个关键方面。这包括检索的准确性、召回率和效率。检索效果的好坏直接影响生成文本的质量。用户满意度评估了解用户对RAG系统的满意度和体验也是重要的评估维度。这可以通过用户调查、用户反馈和用户交互数据来实现。多模态评估对于生成多模态内容的RAG系统评估方法需要考虑不同模态之间的一致性和相关性。这可以通过多模态评估指标来实现。实时性评估对于需要实时更新的RAG任务评估方法需要考虑信息更新的及时性和效率。基准测试集为了进行客观的评估通常会使用基准测试集来进行实验和比较不同的RAG系统。这些基准测试集包含了多样化的任务和查询以涵盖不同的应用场景。 评估方法和指标的选择取决于具体的任务和应用场景。综合使用多种评估方法可以更全面地了解RAG系统的性能和效果。评估结果可以指导系统的改进和优化以满足用户的需求。 8、未来展望
RAG检索增强生成技术在不断发展和演进未来有许多潜在的发展方向和前景。
挑战识别和解决未来的研究可以致力于识别和解决RAG技术面临的挑战特别是在知识检索、生成文本质量和多模态支持方面的挑战。这包括改进检索准确性、提高生成文本的一致性和深化多模态整合。多模态扩展随着多模态内容的需求不断增长未来的研究可以探索如何更好地支持多模态生成包括文本、图像、音频等。这涉及到跨模态信息的有效整合和生成技术的改进。实时知识更新对于需要及时更新的任务未来的研究可以集中在如何实现实时知识检索和更新以确保生成的文本始终保持最新和准确。增强RAG生态系统RAG技术的发展可以促进建立更加完善的RAG生态系统包括更多的开源工具、资源和应用场景。这将有助于更广泛地推广和应用RAG技术。融合知识图谱未来的研究可以考虑如何更好地融合知识图谱等结构化知识源以进一步提高RAG系统的性能和效果。 总的来说RAG技术具有广阔的研究前景和应用前景。未来的研究将继续探索新的方法和技术以不断改进和扩展RAG系统的功能和性能从而更好地满足各种知识密集型任务和应用场景的需求。 参考论文
《Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks》《Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey》
