RAG技术-为自然语言处理注入新动力

引言：

在自然语言处理（NLP）的领域中，RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术以其独特的方式，正在改变我们与机器的交互方式。RAG技术结合了大语言模型的强大能力，使得机器在理解和生成自然语言方面更加精准和高效。今天，我们就来探讨RAG技术如何利用大语言模型，为自然语言处理带来革命性的变化。

核心原理

检索（Retrieval）阶段

在RAG技术中，检索阶段是至关重要的。它就像是在图书馆中寻找答案的第一步。通过从大量的数据中检索出与问题相关的信息，RAG技术为生成阶段提供了丰富的素材。这些数据可以是文本、网页或其他形式的内容，关键在于找到最相关的信息。

生成（Generation）阶段

生成阶段则是RAG技术的核心。在这里，大语言模型发挥着至关重要的作用。它利用检索到的信息，生成流畅、准确的回答。大语言模型不仅需要理解检索到的内容，还需要将这些内容整合成自然、连贯的文本，从而提供高质量的输出。

RAG基本思路(技术版)：

RAG基本思路是将背景知识文档预先向量化,存储至向量数据库中,当用户进行提问时,将用户的提问同样向量化后, 通过向量检索算法(比如向量乘积)之后, 得到top-K的文档, 将获取的top-k文档和用户提问都作为大模型输入, 大模型根据输入最终生成回答.这样 RAG 更加适应事实会随时间变化的情况，因为 LLM 的参数化知识是静态的。RAG 让语言模型不用重新训练就能够获取最新的信息，基于检索生成产生可靠的输出。

可以将RAG的架构拆分成以下部分:

数据提取：从各种文档（如Word、PDF、PPTX等）中提取数据，并进行清洗。
数据分块：由于LLM和数据库对token长度有限制，需要对文档数据进行分块处理。
向量化：将文本、图像、音频和视频等转化为向量矩阵，使计算机能够理解。
检索环节：使用向量相似度计算技术，从向量数据库中检索最相关的文档。
生成：将检索结果和用户问题一起输入LLM，生成最终的回答。

RAG优势和不足：

优势

提高回答的准确性：通过检索相关的内容，RAG技术能够生成更准确、更符合上下文的回答。
增强语言模型的灵活性：大语言模型使得RAG技术能够更好地适应不同的语言任务，如问答、内容生成等。
适应更复杂的语言任务：RAG技术能够处理更复杂的语言任务，如长文本生成、多轮对话等。

不足

向量数据库是一个尚未成熟的技术，缺乏处理大量数据规模的通用方案，因此数据量较大时,速度和性能存在挑战。
在推理时需要对用户输入进行预处理和向量化等操作，增加了推理的时间和计算成本。
外部知识库的更新和同步，需要投入大量的人力、物力和时间。
需要额外的检索组件，增加了架构的复杂度和维护成本。
并不是精确问题，有些领域需要检索出来精确的数据，知识检索阶段依赖相似度检索技术，并不是精确检索，因此有可能出现检索到的文档与问题不太相关。同时每次检索出来给LLM，每次返回给用户并不是一样，会导致用户查询体验问题。
关于查全问题，有些领域需要知识查询要求尽量全，RAG本质还是一种信息检索系统，无法做到全部查全。