RAG简要教程

RAG（Retrieval-Augmented Generation）

RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种增强大型语言模型（LLM）性能的方法。它结合了信息检索（Retrieval）和文本生成（Generation），以提供更准确、更丰富的回答。以下是一个详细的教程，解释 RAG 的概念、架构、工作流程和应用实例。

1. RAG 的概念

RAG 将两个主要组件结合在一起：

信息检索（Retrieval）：从外部知识库或数据库中获取相关信息。
生成（Generation）：基于检索到的信息生成自然语言文本。

这种方法的主要优势在于可以利用外部数据源提供最新的和事实准确的信息，而不仅仅依赖于预训练模型的内部知识。

2. RAG 的架构

RAG 的架构一般包括以下几个部分：

检索模型（Retriever）：负责从知识库中检索相关文档或信息片段。常用的检索模型包括 BM25 和 Dense Retriever。
生成模型（Generator）：使用检索到的文档片段生成最终的回答。常用的生成模型是基于 Transformer 架构的，如 GPT-3。

3. 工作流程

用户查询：用户输入一个查询（question）。
信息检索：
- 检索模型根据查询从知识库中检索相关文档或信息片段（retrieval units）。
- 检索单元可以是文档、段落、句子或关键字。
信息生成：
- 生成模型接收用户查询和检索到的信息片段，生成最终的回答。
返回结果：生成的回答返回给用户。

4. 应用实例

下面是一个 RAG 模型的具体实例，展示如何使用 RAG 模型回答一个关于“量子计算”的问题。

4.1. 环境准备

首先，我们需要安装相关的 Python 库，例如 transformers 和 faiss：

pip install transformers faiss

4.2. 数据准备

我们需要一个包含大量文本数据的知识库，例如维基百科的文章。假设我们已经有了一个名为 wikipedia_data 的知识库。

4.3. 编写检索模型

我们使用 Dense Retriever 来实现信息检索。以下是一个简化的代码示例：

from transformers import DPRQuestionEncoder, DPRContextEncoder, DPRQuestionEncoderTokenizer, DPRContextEncoderTokenizer
import faiss
import numpy as np# 加载检索模型和tokenizer
question_encoder = DPRQuestionEncoder.from_pretrained("facebook/dpr-question_encoder-single-nq-base")
context_encoder = DPRContextEncoder.from_pretrained("facebook/dpr-ctx_encoder-single-nq-base")
question_tokenizer = DPRQuestionEncoderTokenizer.from_pretrained("facebook/dpr-question_encoder-single-nq-base")
context_tokenizer = DPRContextEncoderTokenizer.from_pretrained("facebook/dpr-ctx_encoder-single-nq-base")# 编码知识库中的文档
contexts = ["文档1内容", "文档2内容", "文档3内容"]
context_embeddings = []
for context in contexts:inputs = context_tokenizer(context, return_tensors='pt')embedding = context_encoder(**inputs).pooler_outputcontext_embeddings.append(embedding.detach().numpy())context_embeddings = np.vstack(context_embeddings)# 使用Faiss构建检索索引
index = faiss.IndexFlatL2(context_embeddings.shape[1])
index.add(context_embeddings)# 输入用户查询并进行检索
query = "什么是量子计算？"
inputs = question_tokenizer(query, return_tensors='pt')
query_embedding = question_encoder(**inputs).pooler_output.detach().numpy()D, I = index.search(query_embedding, k=5)  # 检索top-5相关文档
retrieved_contexts = [contexts[i] for i in I[0]]

4.4. 编写生成模型

使用 Hugging Face 的 transformers 库实现生成模型：

from transformers import T5ForConditionalGeneration, T5Tokenizer# 加载生成模型和tokenizer
generator_model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained("t5-base")
generator_tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained("t5-base")# 合并检索到的文档并生成最终回答
combined_context = " ".join(retrieved_contexts)
input_text = f"question: {query} context: {combined_context}"
inputs = generator_tokenizer(input_text, return_tensors="pt", max_length=512, truncation=True)
outputs = generator_model.generate(inputs.input_ids, max_length=150)answer = generator_tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
print(answer)