目录
1. 文档嵌入
2. 查询处理
3. 向量搜索
4. 结果融合
5. 实现细节
使用 FAISS 进行向量召回
在检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）框架中，向量召回是一个关键步骤，它涉及到从一个大规模的文档库或知识库中检索与查询最相关的片段。RAG 结合了信息检索和语言模型的能力，通过首先检索相关文档片段，然后将这些片段作为上下文输入到语言模型中来生成最终的回答。
- 检索: 外部相似搜索
- 增强: 提示词更新
- 生成: 更详细的提示词输入
向量召回通常基于嵌入向量（embeddings）进行，这些向量是由预训练的语言模型生成的，能够捕捉文本的语义信息。以下是实现向量召回的基本步骤：
1. 文档嵌入
- 生成嵌入：使用如 BERT、Sentence-BERT (SBERT) 或其他预训练模型为每个文档或文档片段生成固定长度的向量表示。
- 存储嵌入：将这些嵌入向量存储在一个可以快速搜索的数据结构中，例如 FAISS、Annoy 或 HNSW 等近似最近邻搜索库。
2. 查询处理
-
查询嵌入：当用户提出查询时，同样使用相同的模型生成该查询的嵌入向量。
3. 向量搜索
- 相似度计算：使用余弦相似度、点积或其他距离度量方法，在索引中找到与查询嵌入最接近的文档嵌入。
- 检索结果：返回最相关的几个文档片段作为候选结果。
4. 结果融合
- 生成答案：将检索到的相关文档片段作为附加输入提供给生成模型（如 GPT-4o），帮助模型生成更准确的答案。
5. 实现细节
使用 FAISS 进行向量召回
FAISS 是 Facebook 开源的一个用于高效相似性搜索和聚类的库。以下是如何使用 FAISS 进行向量召回的一个简要示例：
1. 安装 FAISS：
pip install faiss-cpu # 或者 faiss-gpu 如果支持GPU2. 创建索引并添加文档嵌入：
import faiss
import numpy as np# 假设我们有一批文档嵌入
doc_embeddings = np.random.random((1000, 768)).astype('float32') # 1000个文档，每个文档768维# 创建一个Flat索引
index = faiss.IndexFlatL2(768) # L2距离
index.add(doc_embeddings)3. 执行查询：
query_embedding = np.random.random((1, 768)).astype('float32') # 单个查询k = 5 # 想要检索的前k个结果distances, indices = index.search(query_embedding, k)print("Top", k, "results:")for i in range(k):print(f"Index: {indices[0][i]}, Distance: {distances[0][i]}")这个例子展示了如何使用 FAISS 来构建一个简单的向量召回系统。实际应用中，你可能需要对文档和查询进行预处理，并且考虑使用更复杂的索引类型以提高效率和准确性。
通过这种方式，你可以有效地从大量文档中检索出与用户查询最相关的部分，从而增强生成模型的回答质量。
