RAG (Retrieval-Augmented Generation) 是由 Facebook AI Research (FAIR) 提出的。具体来说，RAG 是在 2020 年的论文 Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks 中首次被提出的。
为什么提出 RAG？
在 NLP 中，有很多知识密集型任务（Knowledge-Intensive Tasks），如开放领域问答、知识生成等，这些任务依赖于模型掌握大量的外部知识。然而，传统的预训练生成模型（如 GPT-3、BERT）存在以下问题：
- 知识静态性：模型只能使用训练过程中学到的知识，更新知识需要重新训练。
- 参数限制：模型大小有限，不可能记住所有知识。
- 生成质量的限制：没有外部支持的生成模型可能会生成不准确或不相关的内容。
RAG 的目标 是解决这些问题，通过引入一个外部知识库来增强生成模型的知识能力，同时使得模型更灵活和可扩展。
RAG 的创新
- 检索增强生成：
- 通过引入检索机制，模型在生成答案时可以动态查询外部知识库（如维基百科）。
- 端到端训练：
- 检索模块和生成模块可以端到端地联合训练，从而优化检索和生成的整体性能。
- 结合生成和检索的优点：
- 保留生成模型的语言生成能力，同时利用检索模块动态补充知识，提升生成的准确性和相关性。
RAG 的核心思想
传统生成模型（如 GPT、BERT）在回答问题时依赖于预训练数据的记忆，而 RAG 提供了一种动态查询外部知识库的能力。具体而言：
- 检索（Retrieval）：
- 通过检索模型，从外部知识库（如维基百科、企业文档）中找到与输入问题最相关的文档。
- 生成（Generation）：
- 将检索到的文档作为上下文输入生成模型，由生成模型（如 BART、GPT）生成答案。
这种设计使 RAG 能够动态获取外部知识，解决生成模型对训练数据依赖的问题。
RAG 的工作流程
-
输入问题：
用户提供一个查询（Query），例如“Who won the Nobel Prize in Physics in 2023?” -
检索阶段（Retrieval）：
- 使用基于嵌入的检索模型（如 SentenceTransformer、BM25、Dense Retriever）从知识库中挑选最相关的文档。
- 知识库的内容通常被预处理为嵌入向量，存储在向量数据库（如 FAISS）中。
- 输出是检索到的文档集合（例如 5 个文档）。
-
生成阶段（Generation）：
- 将检索到的文档与查询合并，作为上下文输入到生成模型中（如 BART、GPT）。
- 模型基于上下文生成答案。
-
输出答案：
最终生成的答案由生成模型直接输出。
RAG 的优点
- 动态知识访问：
- 不依赖模型的固定训练数据，可以随时更新知识库，回答实时问题。
- 增强生成能力：
- 将生成任务与知识检索结合，可以显著提高答案的准确性和相关性。
- 可扩展性：
- 检索和生成阶段可以分别优化和扩展，比如替换更强的检索模型或生成模型。
RAG 的实现框架
RAG 通常由以下组件实现：
1. 检索模型
- 用于从知识库中找到相关文档。
- 常用技术：
- BM25: 基于关键词的传统检索算法。
- Dense Retriever: 使用嵌入模型（如 SentenceTransformer）生成文档和查询的向量，通过余弦相似度进行匹配。
- 向量数据库: FAISS、Weaviate、Milvus。
2. 生成模型
- 用于基于检索到的文档生成答案。
- 常用模型：
- BART: 一种强大的序列到序列生成模型。
- T5 (Text-to-Text Transfer Transformer): 用于多任务生成。
- GPT 系列: 强大的生成能力，适合处理长文档。
3. 知识库
- RAG 的核心存储，包含外部知识源的嵌入或索引。
- 数据来源：
- 维基百科。
- 领域特定文档。
- 实时爬取的网页。
4. 上下文生成
- 将检索结果与原始查询拼接，构建生成模型的输入。
RAG 的主要应用
- 开放领域问答（Open-Domain QA）
- 知识生成（Knowledge Generation）
- 零样本学习（Zero-shot Learning）
RAG 的代码实现简要示例
以下是一个简单的 RAG 示例，结合检索和生成模型完成问答任务：
from transformers import AutoModelForSeq2SeqLM, AutoTokenizer
from sentence_transformers import SentenceTransformer
import numpy as np
import torch
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity# 加载生成模型（如 BART）
generator_model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("facebook/bart-large")
generator_tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("facebook/bart-large")# 加载检索模型（如 SentenceTransformer）
retriever_model = SentenceTransformer("sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2")# 知识库（文档集合）
knowledge_base = ["Albert Einstein was awarded the Nobel Prize in 1921.","The Nobel Prize in Physics in 2023 was awarded for quantum technologies.","Quantum computing uses the principles of quantum mechanics.",
]# 创建知识库嵌入
knowledge_embeddings = retriever_model.encode(knowledge_base)# 用户问题
query = "Who won the Nobel Prize in Physics in 2023?"
query_embedding = retriever_model.encode([query])# 检索阶段：计算余弦相似度
similarities = cosine_similarity(query_embedding, knowledge_embeddings)
top_k_idx = np.argsort(similarities[0])[-3:][::-1] # 选取前 3 个文档
retrieved_docs = [knowledge_base[i] for i in top_k_idx]# 生成阶段：将检索结果与查询拼接
context = " ".join(retrieved_docs)
input_text = f"Question: {query} Context: {context}"
inputs = generator_tokenizer.encode(input_text, return_tensors="pt")# 生成答案
outputs = generator_model.generate(inputs, max_length=50, num_beams=5)
answer = generator_tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)print("Generated Answer:", answer)
示例运行结果
假设知识库中包含：
- “Albert Einstein was awarded the Nobel Prize in 1921.”
- “The Nobel Prize in Physics in 2023 was awarded for quantum technologies.”
输入问题：
Who won the Nobel Prize in Physics in 2023?
可能的生成答案：
The Nobel Prize in Physics in 2023 was awarded for quantum technologies.
总结
RAG 是一个强大的框架，将检索（准确找到相关信息）和生成（生成连贯的答案）相结合，解决了生成式模型知识过时和回答准确性的问题，是现代问答和知识生成任务的重要方向。
