大模型（Large Language Model，LLM）的浪潮已经席卷了几乎各行业，但当涉及到专业场景或行业细分领域时，通用大模型往往面临专业知识不足的问题。相对于成本昂贵的“Post-Training”或“Supervised Fine-Tuning”（监督微调，SFT），基于RAG的技术方案成为了一种更优选择。
一、RAG基础概念
1、什么是RAG?
「RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）」 是一种结合了检索和生成技术的自然语言处理(NLP)模型。该模型由Facebook AI提出，旨在提升生成式模型在处理开放域问答、对话生成等任务中的性能。
RAG模型通过引入外部知识库，利用检索模块（Retriever）从大量文档中提取相关信息，并将这些信息传递给生成模块（Generator），从而生成更加准确和有用的回答或文本。
其核心思想是通过检索和生成的有机结合，弥补生成模型（如GPT-3、BERT等）在处理知识密集型任务时的不足。在传统的LLM（大语言模型）应用中，模型仅依赖训练时学到的知识来回答问题，这导致了知识更新困难、回答可能过时或不准确等问题。而RAG系统通过在生成回答前主动检索相关信息，将实时、准确的知识作为上下文提供给模型，从而显著提升了回答的质量和可靠性。
RAG本质上是一种借助“外挂”的提示工程，但绝不仅限于此。它不仅仅是简单地将外部知识拼接到提示词中，而是通过一系列优化手段，确保大模型能够更好地理解和利用这些外部知识，从而提高输出答案的质量。
二、RAG架构
RAG模型的技术架构可以分为两个主要模块：检索模块（Retriever）和生成模块（Generator）。
「检索模块」
负责从大规模的知识库或文档集合中，使用预训练的双塔模型（dual-encoder）进行高效的向量化检索，快速找到与查询最相关的若干个文档或段落。
「生成模块」
根据检索到的文档和输入查询生成最终的回答或文本。并使用强大的生成模型（如T5、BART等）对输入进行处理，确保生成的内容连贯、准确且信息丰富。
RAG工作流程
通过结合检索增强技术，将用户查询与外部知识库中的信息融合，利用大语言模型生成准确、可靠的回答。以下是RAG的完整工作流程：
1. 知识准备
- 收集知识文档：从企业内部文档、公开数据集、专业数据库等来源收集相关知识文档。
- 预处理：对文档进行清洗、去重、分段等操作，确保数据质量。
- 索引化：将处理后的文档分割为适合检索的单元（如段落或句子），并建立索引以便快速查找。
2. 嵌入与索引
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使用嵌入模型：利用预训练的嵌入模型（如BERT、Sentence-BERT等）将文本转换为高维向量表示。
-
存储向量：将生成的向量存储在向量数据库（如FAISS、Elasticsearch、Pinecone等）中，构建高效的索引结构。
3. 查询检索
- 用户查询向量化：将用户的自然语言查询通过嵌入模型转换为向量表示。
- 相似度计算：在向量数据库中计算查询向量与存储向量之间的相似度（通常使用余弦相似度或欧氏距离）。
- 检索结果排序：根据相似度得分，选择若干个最相关的文档或段落作为检索结果。
4. 提示增强
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组装提示词：将检索到的相关文档内容与原始用户查询组合成一个新的输入序列。
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优化提示模板：根据任务需求设计提示模板，确保生成模块能够充分利用检索到的信息。例如：
用户查询：请介绍小麦Pro手机与iPhone的区别。 检索结果：小麦Pro采用安卓系统，配备高性能八核处理器，6.7英寸AMOLED屏幕，5000mAh电池。 增强提示：基于以下信息回答问题：“小麦Pro采用安卓系统，配备高性能八核处理器，6.7英寸AMOLED屏幕，5000mAh电池。”
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5. 生成回答
- 输入增强提示：将增强提示模板输入生成模块（如T5、BART、GPT等）。
- 生成文本：生成模块根据提示模板生成最终的回答，综合考虑检索到的知识和自身的训练知识。
- 后处理：对生成的回答进行格式调整、语法检查等后处理，确保输出的质量和一致性。
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