RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种自然语言处理模型架构，旨在结合检索和生成两个关键的NLP（Natural Language Processing）任务。RAG模型可以应用于诸如问答系统、文本摘要、对话系统等多个领域。在本章的内容中，将详细讲解RAG的基础知识，介绍RAG技术的原理和架构知识，为读者步入后面知识的学习打下基础。

1.1  RAG模型概述

检索增强生成（Retrieval Augmented Generation），简称 RAG，已经成为当前最火热的LLM应用方案。RAG是结合检索和生成任务的自然语言处理模型架构，RAG模型通常包括如下两个主要组成部分：

信息检索模块：用于从大型文本数据中检索相关的信息；生成模块：用于生成输出文本。这种结合检索和生成的方法旨在提高模型的性能，特别是在涉及特定领域知识或需要引用外部信息的任务中。

1.1.1  RAG的推出背景

使用过ChatGPT、文心一言、科大讯飞等大模型的读者应该对大模型的能力有了一定的了解，但当我们将大模型应用于实际业务场景时会发现，通用的基础大模型基本无法满足我们的实际业务需求，主要原因如下：

知识的局限性：大型语言模型的知识完全源于其训练数据，而这些训练数据主要构建于公开网络数据。对于实时性、非公开或离线的数据，大模型无法获取，导致模型在某些领域缺乏专业知识。幻觉问题：所有AI模型的底层原理基于数学概率，其输出是数值运算。在缺乏特定领域知识或面对不擅长的场景时，大模型有时会产生不准确或不切实际的结果。对于用户来说，区分这种幻觉问题可能是困难的，需要用户自身对特定领域有一定的了解。数据安全性：企业对数据安全性极为重视，不愿意承担将私域数据上传到第三方平台进行训练的风险。这使得通用大型语言模型在数据安全和模型效果方面需要进行权衡。计算资源需求：大型语言模型在推理时需要大量计算资源，可能对一些实时性能要求高的业务应用造成挑战。模型的规模和计算效率成为需要考虑的因素之一。

上面的这些原因强调了在实际业务应用中，通用大型语言模型可能无法直接满足特定业务需求，需要更加灵活和定制化的解决方案。检索增强生成（RAG）等结合检索和生成的模型架构被提出，以弥补上述通用大模型的一些不足，特别是在处理特定领域知识和需要引用外部信息的任务中。

总结起来，RAG的优点如下所示。

矢量搜索融合：RAG 通过将矢量搜索功能与生成模型集成，引入了一种新颖的范例。这种融合使得大型语言模型 (LLM) 能够生成更丰富、更具上下文感知的输出。减少幻觉：RAG 显着降低了法学硕士的幻觉倾向，使生成的文本更加基于数据。个人和专业实用程序：从筛选笔记等个人应用程序到更专业的集成，RAG 展示了在提高生产力和内容质量方面的多功能性，同时基于值得信赖的数据源。

1.1.2  RAG的构建与组成

RAG（检索增强生成）结合了检索技术和大型语言模型（LLM）提示，通过向LLM提出问题，RAG从多源数据中检索相关信息，将检索到的信息和问题注入到LLM提示中，最终由LLM生成答案。在2023年，RAG成为基于LLM的系统中最受欢迎的架构，被广泛应用于构建各种产品，涵盖了从基于Web搜索引擎和LLM的问答服务到使用私有数据的聊天应用程序。尽管在2019年，Faiss实现了基于嵌入的向量搜索技术，但是RAG推动了向量搜索领域的发展。例如，Chroma、Weaviate.io和Pinecone等初创公司在开源搜索索引引擎（主要是Faiss和NMSLIB）的基础上，最近增加了输入文本的额外存储和其他工具，推动了这一领域的创新。

在RAG模型的运作过程中主要分为两个关键步骤：语义搜索和生成输出，这个过程旨在从大型知识库中检索相关信息，并在生成阶段利用这些信息来产生有意义的响应。

在语义搜索步骤中，追求从知识库中提取与查询最相关的信息片段。在这一过程中，RAG模型利用其信息检索模块，通过向大型文本数据提出问题，寻找与查询相关的内容。这一步骤的关键在于有效地捕捉并提取知识库中的信息，以便在后续生成步骤中产生更加准确和有深度的回应。在生成输出步骤中，RAG模型将从语义搜索中获得的信息注入到生成模块中，用于创造性地构建输出文本。通过将检索到的信息与提出的问题有机地融合，RAG模型能够生成更富有内涵、针对性更强的答案。这种结合检索和生成的方法有效地提高了模型性能，特别是在需要特定领域知识或引用外部信息的任务中。

近年来，基于大型语言模型（LLM）的管道和应用程序的开源库受到广泛关注，其中最著名的开源库是LangChain和LlamaIndex。这两个项目分别在2022年10月和11月创立，通过借鉴ChatGPT的发布，激发了开发者社区的兴趣，并在2023年获得了大量的采用。

然而，尽管这些开源项目取得了显著的进展，但他们的快速发展也带来了一些挑战，其中一个挑战是文档的厚度。由于开发速度之快，LlamaIndex和LangChain的文档已经达到甚至超过2016年的机器学习教科书的厚度。这种现象表明了LLM领域的快速演进，但同时也提醒我们需要更全面系统地理解这些开源项目，而不仅仅是局限于个别技术的教程。因此，本文的目的是借鉴LlamaIndex的实现，系统地介绍关键的高级RAG技术，以促进对这些模型的深入研究。

1.1.3  RAG的实现过程

RAG融合是一种用于（可能）提升RAG应用检索阶段的技术，其 基本实现过程是利用大模型生成多个查询，通过向量搜索检索相关信息，注入到生成模块的 Prompt 中，最终由大模型生成答案。如图1-1所示。

图1-1  RAG实现流程

具体来说，RAG实现过程的主要步骤如下所示。

（1）问题提问：用户通过向大型语言模型（LLM）提出问题，这个问题将作为RAG的输入。

（2）检索技术：RAG使用检索技术从各种数据源中获取与用户问题相关的信息。这可以包括在大型文本数据集中进行关键词匹配、相似度计算或者其他检索方法，以找到与问题相关的内容。

（3）信息注入：RAG将从检索中获取的信息与用户的问题一同注入到LLM的提示中。这样，LLM在生成答案时可以综合考虑用户提问的问题和检索到的外部信息。

（4）LLM生成答案：带有注入信息的LLM提示被用于生成最终的答案。LLM会利用其深度学习架构，结合用户提问和检索到的信息，生成相应的自然语言文本作为答案。

（5）答案返回：RAG将LLM生成的答案返回给用户，完成整个问答过程。在这个步骤中，RAG模型可以仅负责检索和信息注入，而最终的答案生成和输出可以由LLM来完成。然而，在某些实现中，RAG模型可能会负责将LLM生成的答案传递给用户。这种情况下，RAG模型充当了一个中介的角色，它不仅执行检索任务，还负责将生成的答案传递给最终的用户。

实现RAG的关键在于有效整合检索技术和大型语言模型，以使得模型能够利用外部信息，提高对特定问题的准确性和适应性。这个结合检索和生成的方法使RAG在处理特定领域的问题时更为灵活和有针对性。在实际中，可以根据具体任务和需求调整RAG的实现细节。

未完待续