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工作流程

RAG的核心流程包括文本分割、向量化、索引創(chuàng)建及上下文提示生成。首先，將文本分割成塊，然后使用基于Transformer的Decoder模型將這些塊嵌入為向量，并存入索引。隨后，LLM使用這些索引中的上下文來回答查詢。

文本切分與向量化

文本切分是RAG的基礎(chǔ)步驟之一。由于Transformer模型有固定的輸入序列長(zhǎng)度，文本切分可以確保每個(gè)塊能夠被模型有效處理。選擇合適的模型進(jìn)行向量化，如bge-large或E5等搜索優(yōu)化模型，是向量化過程的關(guān)鍵。

向量存儲(chǔ)與索引

RAG中的索引存儲(chǔ)來自向量化步驟的內(nèi)容。最簡(jiǎn)單的方法是使用平面索引計(jì)算查詢向量與所有塊向量之間的距離。對(duì)于大型數(shù)據(jù)庫，分層索引通過創(chuàng)建摘要和文檔塊兩個(gè)索引，實(shí)現(xiàn)高效的信息檢索。

索引流程圖

上下文豐富化

為了提升搜索質(zhì)量，RAG使用上下文豐富化技術(shù)。通過擴(kuò)展檢索到的句子前后的上下文窗口，或?qū)⑽臋n遞歸地分割為多個(gè)子塊，LLM能夠進(jìn)行更深入的推理。

句子窗口檢索與自動(dòng)合并檢索器

句子窗口檢索通過分別嵌入每個(gè)句子，實(shí)現(xiàn)了高精度的查詢與上下文余弦距離搜索。自動(dòng)合并檢索器（父文檔檢索器）在找到與查詢最相關(guān)的塊后，會(huì)自動(dòng)將這些子塊與更大的父塊結(jié)合，為L(zhǎng)LM提供更豐富的上下文。

檢索器示意圖

代碼塊描述與實(shí)現(xiàn)

RAG的實(shí)現(xiàn)通常涉及復(fù)雜的代碼邏輯。以下是一個(gè)簡(jiǎn)單的Python代碼示例，用于展示如何使用Transformer模型進(jìn)行文本塊的嵌入：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("model_name")
model = AutoModel.from_pretrained("model_name")

text = "這是一個(gè)示例文本塊。"
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)
vector = outputs.last_hidden_state.mean(dim=1)

結(jié)論

RAG技術(shù)通過結(jié)合檢索和生成，極大地提升了模型在復(fù)雜查詢下的應(yīng)答能力。其核心在于如何高效地管理和利用上下文信息，以提供更精準(zhǔn)的答案。

FAQ

問：RAG能處理多模態(tài)數(shù)據(jù)嗎？
- 答：目前，RAG主要處理文本數(shù)據(jù)，但可以通過擴(kuò)展和結(jié)合其他技術(shù)處理多模態(tài)數(shù)據(jù)。
問：RAG的優(yōu)勢(shì)是什么？
- 答：RAG的優(yōu)勢(shì)在于其結(jié)合檢索和生成，使得模型能夠在上下文豐富的環(huán)境中提供更準(zhǔn)確的答案。
問：如何選擇合適的嵌入模型進(jìn)行向量化？
- 答：選擇嵌入模型時(shí)應(yīng)考慮模型的搜索優(yōu)化能力、處理文本長(zhǎng)度的能力，以及與具體應(yīng)用場(chǎng)景的適配性。