检索增强生成 (RAG) 是一种先进的人工智能技术，它将信息检索与文本生成相结合，使 AI 模型能够从知识源中检索相关信息并将其合并到生成的文本中。RAG 已成为内容生成领域的变革者，彻底改变了我们生成文本和与文本交互的方式。在本综合指南中，我们将深入探讨检索增强生成 (RAG) 的世界，并详细介绍如何构建可用于生产的 RAG 应用程序。

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如果您时间紧迫，又想了解 RAG 系统的概念，那么这里就是您的最佳选择。本文旨在让读者一目了然地了解 LLM RAG。在本文中，您将了解 RAG 的含义、工作原理、优势和挑战以及如何在您自己的环境中使用它。无论您是项目经理、解决方案架构师、团队负责人还是流程所有者，您都会发现本文非常有用且信息丰富。那么，让我们开始吧！

介绍

RAG 应用在各个领域越来越重要，包括自然语言处理、内容创建和问答。RAG 提供了一种解决方案，用于生成不仅流畅而且事实准确且信息丰富的文本。通过将检索模型与生成模型相结合，RAG 可确保其生成的文本既信息丰富又文笔流畅。

由于底层模型的复杂性以及将其与现有系统集成的需求，构建强大的 RAG 系统可能具有挑战性。其中一些挑战包括：

• 数据质量：RAG 模型需要高质量的数据来生成准确且信息丰富的文本。
• 模型训练：训练RAG模型需要大量的数据和计算资源。
• 与现有系统的集成：由于数据格式和 API 的差异，将 RAG 模型与现有系统集成可能具有挑战性。

了解 RAG 范式

检索增强生成 (RAG) 是一种将信息检索与文本生成相结合的强大技术。构建 RAG 模型有两种主要范例：

• 检索增强
• 微调。

检索增强

检索增强涉及使用数据管道向提示添加上下文。该模型从知识源检索相关信息并使用它来增强提示。当知识源庞大且多样化，并且模型需要检索特定信息以生成准确且信息丰富的文本时，这种方法很有用。

微调

微调涉及将知识纳入语言模型的网络权重。当知识源较小且具体，并且模型需要学习如何生成与知识源一致的文本时，这种方法很有用。微调可以通过两种方式完成：知识提炼和预训练。

在知识蒸馏中，使用预训练模型生成文本，并使用输出来训练较小的模型。当预训练模型太大而无法用于生产时，这种方法很有用。

在预训练中，模型在大型文本语料库上进行训练，在较小的文本语料库上微调权重。当知识源较小且具体，并且模型需要学习如何生成与知识源一致的文本时，这种方法很有用。

RAG Stack 的组件

RAG 堆栈是用于构建生产就绪型 RAG 应用的工具和技术的集合。该堆栈由多个组件组成，包括：

数据采集

数据提取是收集和准备数据以供 RAG 应用程序使用的过程。这涉及识别相关数据源、从这些数据源中提取数据以及清理和格式化数据以供 RAG 模型使用。

数据查询

数据查询是从知识源检索数据并使用它生成文本的过程。RAG 应用程序中使用的数据查询主要有两种类型：检索和合成。

检索涉及从知识源检索相关信息并使用它来增强提示。当知识源庞大且多样化，并且模型需要检索特定信息以生成准确且信息丰富的文本时，这种方法非常有用。

综合涉及从知识源生成新信息并用它来增强提示。当知识源较小且具体时，这种方法很有用，并且模型需要学习如何生成与知识源一致的文本。

简单 RAG 面临的挑战

虽然检索增强生成 (RAG) 彻底改变了我们生成文本和与文本交互的方式，但它并非没有局限性。简单的 RAG 系统可能会遇到一些影响生成文本质量的问题。其中一些挑战包括：

• 检索效果不佳：RAG 模型依赖检索模型从知识源检索相关信息。如果检索模型设计不佳，则可能会检索不相关或不正确的信息，从而导致文本质量低下。
• 精度低：RAG 模型可能会生成与事实不符或不完整的文本。如果模型未使用高质量数据进行训练，或者数据不能代表目标领域，则可能会发生这种情况。
• 不合规的数据处置：数据和其他记录可能会被处置，而不考虑潜在后果，例如法律、法规或业务要求2。
• 幻觉：RAG 模型可能会生成知识源不支持的文本。如果模型设计不当或知识源不完整或不准确，就会发生这种情况。
• 过时的信息：RAG 模型可能会生成基于过时信息的文本。如果知识源不是最新的，或者模型不是为处理时间信息而设计的，就会发生这种情况。

除了这些挑战之外，RAG 模型还会面临与语言模型 (LM) 相关的挑战，例如：

• 幻觉：基于 LM 的模型可能会生成输入提示不支持的文本。如果模型设计不当，或者输入提示含糊不清或不完整，就会发生这种情况。
• 不相关性：基于 LM 的模型可能会生成与输入提示不相关的文本。如果模型设计不佳，或者输入提示过于笼统或过于具体，就会发生这种情况。
• 毒性：基于 LM 的模型可能会生成令人反感或有害的文本。如果模型设计不当或训练数据包含有偏见或有害的内容，就会发生这种情况。
• 偏见：基于 LM 的模型可能会生成偏向某些群体或观点的文本。如果训练数据包含有偏见的内容，或者模型不是为处理多样化观点而设计的，就会发生这种情况。

为了应对这些挑战，研究人员正在探索对抗性训练、多任务学习和迁移学习等新技术。这些技术可以帮助提高 RAG 模型的质量，使其更加稳健可靠。

RAG 系统的评估和优化

检索增强生成 (RAG) 是一种强大的技术，可以生成流畅且信息丰富的文本。但是，由于底层模型的复杂性以及需要将其与现有系统集成，构建可用于生产的 RAG 应用程序可能具有挑战性。以下是评估和优化 RAG 系统的一些策略：

RAG 系统基准测试评估

评估对于对 RAG 系统进行基准测试并确保其满足所需的性能标准至关重要。用于评估 RAG 系统的一些指标包括：

• 精确度（Precision）：检索到的信息中与查询相关的部分的比例。
• 召回率：系统检索到的相关信息的比例。
• F1 分数：准确率和召回率的调和平均值。
• BLEU 分数：通过将机器生成的文本与一个或多个参考文本进行比较来评估其质量的指标。

优化 RAG 系统

优化 RAG 系统需要结合使用基本策略、高级检索方法和基于代理的架构。用于优化 RAG 系统的一些技术包括：

• 数据优化：存储附加信息、优化嵌入表示以及调整块大小。
• 高级检索方法：从小到大的检索、嵌入引用和元数据过滤。
• 利用语言模型：使用语言模型进行推理和结构化输出。

微调策略

微调是一种通过根据其他训练数据调整模型权重来提高 RAG 模型性能的技术。用于微调 RAG 模型的一些策略包括：

• 知识提炼：使用预先训练的模型生成文本，并使用输出来训练更小的模型。
• 预训练：在大量文本上训练模型，并在较小文本上微调权重。
• 迁移学习：使用预先训练的模型初始化RAG模型的权重，并在目标任务上对权重进行微调。

结论

在本文中，我们探索了检索增强生成 (RAG) 的世界，并详细介绍了如何构建可用于生产的 RAG 应用程序。我们讨论了构建强大的 RAG 系统所面临的挑战以及如何克服这些挑战。我们还提供了构建可用于生产的 RAG 应用程序的分步指南，包括数据准备、模型训练以及与现有系统的集成。

我们还讨论了 Naive RAG 系统的局限性以及在整个流程中提高 RAG 性能的策略。我们探讨了评估在对 RAG 系统进行基准测试中的重要性以及优化 RAG 系统的技术，包括基本策略、高级检索方法和基于代理的架构。我们还讨论了改进嵌入模型和 LM 功能的微调策略。

我们鼓励开发人员探索和试验 RAG 技术，并为 RAG 技术的持续研究和进步做出贡献。借助正确的工具和技术，我们可以构建功能强大的 RAG 应用程序，生成流畅且信息丰富的文本。

感谢您阅读这份有关构建可用于生产的 RAG 应用程序的综合指南。希望您觉得它内容丰富且有用。如果您有任何问题或我还能为您提供其他帮助，请随时询问。