前言

2023年随着大模型进一步增强升级，越来越多的大模型应用落地，经过初期的探索和研究，目前业界逐渐收敛聚聚于两个主要的应用方向：RAG和Agents。今天我们就来先聊聊这个RAG～

一.RAG基本介绍

RAG：全称Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成。我们知道本次由ChatGPT掀起的LLM大模型浪潮，其核心就是Generation生成，而 Retrieval-augmented 就是指除了 LLM 本身已经学到的知识之外，通过外挂其他数据源的方式来增强 LLM 的能力，这其中就包括了外部向量数据库、外部知识图谱、文档数据，WEB数据等。

如上图所示，经过Doc Loader,加载各种数据源的数据，经过embedding向量化后存储进向量数据库。这是Retrieval-augmented基础数据处理器。用户通过 QA向LLM提问，会通过QA问题向向量数据库召回相似度较高的上下文，通过Prompt提示词一起发给LLM，LLM通过问题与上下文一起生成答案返回给用户。

我们不经会问，为什么大模型动不动就千亿参数级别，涵盖了PB级的数据，还需要自己外挂数据源。
这里面主要几方面的原因：

1. 数据更新： LLM数据来源截止日期一般都是在2022年，而且它无法实时了解最新的信息。外挂知识库可以提供更新的、实时的信息，确保模型对新兴事实和领域内的最新发展有所了解。

2. 领域专业知识： 尽快训练LLM的数据量很庞大，但是在某些特定领域，如医学、法律或科学，可能需要深入的专业知识。LLM在这些领域可能无法提供高度准确的信息，因此如果能提供这方面的数据，它能工作得好。

3. 定制需求： 对于某些应用场景，用户可能需要LLM在特定方面的专业化，例如公司内部知识库、产品规格等。外挂知识库可以帮助模型更好地服务于特定用户或组织的需求。

4. 避免错误： 在特定领域，LLM可能会生成不准确或误导性的信息。通过使用外挂知识库，可以提高答案的准确性，避免潜在的错误。在实际应用中，外挂知识库通常与LLM进行集成，通过定制的方式来满足用户或企业的特殊需求，提供更专业、准确和个性化的服务。这种集成可以帮助弥补LLM通用性的不足，使其更好地适应特定的应用场景。

好，我们了解了RAG的基本概念，接下来我们就一起深入技术细节，了解RAG的实现原理

二.RAG技术实现

2.1 数据加载（Document Loaders）

RAG的第一要解决的问题是数据来源的问题，数据有多种来源，各种格式的数据，如csv、html、json、markdown、PDF。所有的这些数据都需要有对应的Document Loaders来进行加工处理，将信息正确提取出来。

以langchain（LLM应用框架）为例，目前langchain社区中已经实现了154种文档加载器 如html：

更多的文档加载器，可以访问langchain api

可以看到目前langchain社区目前涵盖了国内网诸多网站和平台的数据，如百度云盘、腾讯云文档，甚至包括了区块链信息

2.2 数据处理（Text Splitters）

2.2.1数据分割

加载完数据后，我们下一步通常需要将数据进行拆分，尤其是在处理长文本的情况下。如何将文本进行分割处理，听起来很简单，比如我按400个字符，直接切片就好了，但往往这样应用效果不甚理想。

我们通常希望能将将语义相关的文本片段保留在一起。 重点其实就在这个“语义相关”，比如中文，我们希望是句号为分割符，比如一段长代码，我们希望以编程语言特点来分割，比如Python中的def、class

以langchain为例，langchain目前支持HTML、字符、MarkdownHeader和多种代码分割，甚至正在实验中的语义分割。

1. 按MarkdownHeader分割

2. 按语义分割

2.2.2 数据信息（metadata）

在进行文本分割的同时，我们还可以给分割的文本添加一下metadata的数据，方便记录该文本段的一些基本信息，如文章来源、作者信息等。
一个是能在进行文本召回时可以作为过滤搜索，另一方面还在作为发给LLM的补充数据，让LLM生成的内容更为丰富

2.2.3 分割参数

在进行文本分割时，我们还需要重点关注两个参数 chunk_size 和 chunk_overlap，这两个参数分别表示分割长度和两段分割文本重合长度。
在实际RAG应用中，chunk_size需要结合向量数据库的来选择合适大小，比如腾讯云的向量数据库，一次只支持单块512token（400左右字符）的大小写入，那chunk_size就应该设设置400多。chunk_overlap的大小建议设置在chunk_size的1/5左右，在召回多段文本时，可以增加数据的丰富度。
实际情况请结合具体项目进行设置和测试验证

2.3 数据向量化 （Text embedding models）

在进行数据分割后，需要对文本数据段进行向量化，目前主流的中文向量化模型有

使用OpenAIEmbeddings向量化处理

目前Langchain支持37种embedding model，这些向量化模型核心功能就将文本向量化，提供给向量数据库进行存储

2.4 向量数据库 （Vector stores）

数据向量化后，就需要将向量数据存储进向量数据库。目前有很多开源向量数据库，如chromadb、faiss-cpu、lancedb。云服务厂商也陆续推出了向量数据库服务，包括腾讯云、阿里云的向量数据库

lancedb向量数据库使用

如以Langchain VertorStore为基础类，实现的支持腾讯云的向量数据库服务 TencentVectorDB

目前Langchain支持47种向量数据库接入，开发者也可以自行实现VertorStore，定义自己的向量数据库。
主要实现以下三个抽象方法

1. add_texts: 将文本数据向量化，添加进向量数据库

2. similarity_search： 从向量数据库召回数据

3. from_texts：类方法，实现将文本数据向量化，添加进向量数据库

2.5 数据召回（Retrievers）

在讲解完数据加载、数据处理、数据向量化和向量数据库后，我们开始进入数据召回的环节。数据召回是我们向 LLM提问时，需要根据我们提问的问题向向量数据库召回相关的文档数据，并和问题加载进Prompt发送给LLM。

比如下面这段提示词：

context就是我们召回的上下文

数据召回的方法有许多种，应用在不同应用场景，当前Langchain主流支持的Retrievers有以下8种

这里简述一下不同Retrievers的主要应用场景，大家可以具体问题具体分析，再去查阅一下相关文档

1. Vectorstore 基础的向量召回方法，根据用户问题直接向向量数据库召回数据

2. ParentDocument 如果你文档数据有许多不同的小块信息，你可以根据问题检索出小块信息，再根据小块信息去索引出原文档或者更大块的数据，将大块数据作为上下文发送给LLM

3. Multi Vector 如果你有相关问题的数据集，可以为问题和文档分别存储到不同的向量数据库，在检索时可以根据问题检索出合适文档上下文

4. Self Query 如果你提出的问题可以通过基于元数据(而不是与文本的相似性)来获取文档，可以使用这种Retrievers，利用LLM的能力，自动生成对应的检索方法，来召回数据

5. Contextual Compression 如果您发现您检索的文档包含太多不相关的信息，并且分散了LLM的注意力，可以利用上下文压缩的方法，将召回的数据利用LLM进行数据处理

6. Time-Weighted Vectorstore 如果你的文档数据中包含时间相关的数据，可以考虑用此Retriever

7. Multi-Query Retriever 用户提出的问题很复杂，需要多个不同的信息来回答，可以使用此Retriever，利用LLM生成多个相关的问题，再分别从向量数据库召回数据

8. Ensemble 如果您有多种检索方法，并希望尝试将它们组合起来，可以使用此Retriever

9. Long-Context Reorder 当你需要召回多段上下文数据时，但发现LLM并没有根据你的上下文来回答问题时，可以考虑使用Retriever对你召回的数据进行重新排序，将相似度较高的排在前面，让LLM能更好的利用上下文来回答问题

2.5.1 数据召回算法

在数据召回中，目前业内有两种较为通用的召回算法

1. 相似度匹配算法（Similarity Search with Euclidean Distance）
   这是向量数据库自身具备的特点，通过比较向量之间的距离来判断它们的相似度。

    2. 最大边界相关算法（Maximal Marginal Relevance）
        采用这个算法，会优化召回的数据段之间的相似程度和多样性，对数据重新打分

算法Python实现

我们可以在数据召回实践中，测试不同算法下的效果，来选择合适的算法。

三.总结

最后，我们对RAG进行一下总结。RAG底层依赖LLM大模型和数据获取、数据存储等相关技术，在RAG技术层面基于底层技术，共实现了数据加载、数据处理、数据向量化、向量数据库和数据召回等五种技术。可以使用这个5种技术，完成RAG应用实现。

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