一、LLMs 不足点

在 LLM 已经具备了较强能力的基础上，仍然存在以下问题：

幻觉问题：LLM 文本生成的底层原理是基于概率的 token by token 的形式，因此会不可避免地产生“一本正经的胡说八道”的情况；

时效性问题：LLM 的规模越大，大模型训练的成本越高，周期也就越长。那么具有时效性的数据也就无法参与训练，所以也就无法直接回答时效性相关的问题，例如“帮我推荐几部热映的电影？”；

数据安全问题：通用的 LLM 没有企业内部数据和用户数据，那么企业想要在保证安全的前提下使用 LLM，最好的方式就是把数据全部放在本地，企业数据的业务计算全部在本地完成。而在线的大模型仅仅完成一个归纳的功能；

二、什么是 RAG

RAG（Retrieval Augmented Generation, 检索增强生成），即 LLM 在回答问题或生成文本时，先会从大量文档中检索出相关的信息，然后基于这些信息生成回答或文本，从而提高预测质量。

2.1 R：检索器模块

在 RAG技术中，“R”代表检索，其作用是从大量知识库中检索出最相关的前 k 个文档。然而，构建一个高质量的检索器是一项挑战。研究探讨了三个关键问题：

2.1.1 如何获得准确的语义表示？

在 RAG 中，语义空间指的是查询和文档被映射的多维空间。以下是两种构建准确语义空间的方法。

块优化

处理外部文档的第一步是分块，以获得更细致的特征。接着，这些文档块被嵌入。

选择分块策略时，需要考虑被索引内容的特点、使用的嵌入模型及其最适块大小、用户查询的预期长度和复杂度、以及检索结果在特定应用中的使用方式。实际上，准确的查询结果是通过灵活应用多种分块策略来实现的，并没有最佳策略，只有最适合的策略。

微调嵌入模型

在确定了 Chunk 的适当大小之后，我们需要通过一个嵌入模型将 Chunk 和查询嵌入到语义空间中。如今，一些出色的嵌入模型已经问世，例如 UAE、Voyage、BGE等，它们在大规模语料库上预训练过

2.1.2 如何协调查询和文档的语义空间？

在 RAG 应用中，有些检索器用同一个嵌入模型来处理查询和文档，而有些则使用两个不同的模型。此外，用户的原始查询可能表达不清晰或缺少必要的语义信息。因此，协调用户的查询与文档的语义空间显得尤为重要。研究介绍了两种关键技术：

查询重写

一种直接的方式是对查询进行重写。

可以利用大语言模型的能力生成一个指导性的伪文档，然后将原始查询与这个伪文档结合，形成一个新的查询。

也可以通过文本标识符来建立查询向量，利用这些标识符生成一个相关但可能并不存在的“假想”文档，它的目的是捕捉到相关的模式。

此外，多查询检索方法让大语言模型能够同时产生多个搜索查询。这些查询可以同时运行，它们的结果一起被处理，特别适用于那些需要多个小问题共同解决的复杂问题。

嵌入变换

在 Liu 于 2023 年提出的 LlamaIndex 中，研究者们通过在查询编码器后加入一个特殊的适配器，并对其进行微调，从而优化查询的嵌入表示，使之更适合特定的任务。

Li 团队在 2023 年提出的 SANTA 方法，就是为了让检索系统能够理解并处理结构化的信息。他们提出了两种预训练方法：一是利用结构化与非结构化数据之间的自然对应关系进行对比学习；二是采用了一种围绕实体设计的掩码策略，让语言模型来预测和填补这些被掩盖的实体信息。

2.1.3 如何对齐检索模型的输出和大语言模型的偏好？

在 RAG流水线中，即使采用了上述技术来提高检索模型的命中率，仍可能无法改善 RAG 的最终效果，因为检索到的文档可能不符合大语言模型的需求。

因此，研究介绍了如下方法：

大语言模型的监督训练：REPLUG使用检索模型和大语言模型计算检索到的文档的概率分布，然后通过计算 KL 散度进行监督训练。

这种简单而有效的训练方法利用大语言模型作为监督信号，提高了检索模型的性能，消除了特定的交叉注意力机制的需求。

此外，也有一些方法选择在检索模型上外部附加适配器来实现对齐，这是因为微调嵌入模型可能面临一些挑战，比如使用 API 实现嵌入功能或计算资源不足等。因此，一些方法选择在检索模型上外部附加适配器来实现对齐。

除此之外，PKG通过指令微调将知识注入到白盒模型中，并直接替换检索模块，用于根据查询直接输出相关文档。

2.2 G：生成器模块

2.2.1 生成器介绍

介绍：在 RAG 系统中，生成组件是核心部分之一

作用：将检索到的信息转化为自然流畅的文本。在 RAG 中，生成组件的输入不仅包括传统的上下文信息，还有通过检索器得到的相关文本片段。这使得生成组件能够更深入地理解问题背后的上下文，并产生更加信息丰富的回答。此外，生成组件还会根据检索到的文本来指导内容的生成，确保生成的内容与检索到的信息保持一致。

正是因为输入数据的多样性，我们针对生成阶段进行了一系列的有针对性工作，以便更好地适应来自查询和文档的输入数据。

2.2.2 如何通过后检索处理提升检索结果？

介绍：后检索处理指的是，在通过检索器从大型文档数据库中检索到相关信息后，对这些信息进行进一步的处理、过滤或优化。

主要目的：提高检索结果的质量，更好地满足用户需求或为后续任务做准备。

后检索处理策略：包括信息压缩和结果的重新排序。

2.2.3 如何优化生成器应对输入数据？

生成器工作：负责将检索到的信息转化为相关文本，形成模型的最终输出。

其优化目的：在于确保生成文本既流畅又能有效利用检索文档，更好地回应用户的查询。

RAG 的输入不仅包括查询，还涵盖了检索器找到的多种文档（无论是结构化还是非结构化）。一般在将输入提供给微调过的模型之前，需要对检索器找到的文档进行后续处理。

值得注意的是，RAG 中对生成器的微调方式与大语言模型的普通微调方法大体相同，包括有通用优化过程以及运用对比学习等。

三、使用 RAG 的好处?

RAG 方法使得开发者不必为每一个特定的任务重新训练整个大模型，只需要外挂上知识库，即可为模型提供额外的信息输入，提高其回答的准确性。RAG模型尤其适合知识密集型的任务。

可扩展性 (Scalability)：减少模型大小和训练成本，并允许轻松扩展知识

准确性 (Accuracy)：通过引用信息来源，用户可以核实答案的准确性，这增强了人们对模型输出结果的信任。

可控性 (Controllability)：允许更新或定制知识

可解释性 (Interpretability)：检索到的项目作为模型预测中来源的参考

多功能性 (Versatility)：RAG 可以针对多种任务进行微调和定制，包括QA、文本摘要、对话系统等；

及时性：使用检索技术能识别到最新的信息，这使 RAG 在保持回答的及时性和准确性方面，相较于只依赖训练数据的传统语言模型有明显优势。

定制性：通过索引与特定领域相关的文本语料库，RAG 能够为不同领域提供专业的知识支持。

安全性：RAG 通过数据库中设置的角色和安全控制，实现了对数据使用的更好控制。相比之下，经过微调的模型在管理数据访问权限方面可能不够明确。

四、RAG 未来发展方向

RAG 的三大未来发展方向：垂直优化、横向扩展以及 RAG 生态系统的构建。

15.1 Rag 的垂直优化

尽管 RAG 技术在过去一年里取得了显著进展，但其垂直领域仍有几个重点问题有待深入探究：

RAG 中长上下文的处理问题

RAG 的鲁棒性研究

RAG 与微调（Fine-tuning）的协同作用

RAG 的工程应用

在工程实践中，诸如如何在大规模知识库场景中提高检索效率和文档召回率，以及如何保障企业数据安全——例如防止 LLM 被诱导泄露文档的来源、元数据或其他敏感信息——都是亟待解决的关键问题。

15.2 RAG 的水平扩展

在水平领域，RAG 的研究也在迅速扩展。从最初的文本问答领域出发，RAG 的应用逐渐拓展到更多模态数据，包括图像、代码、结构化知识、音视频等。

15.3 RAG 生态系统

下游任务和评估

通过整合来自广泛知识库的相关信息，RAG 展示了在处理复杂查询和生成信息丰富回应方面的巨大潜力。

众多研究表明，RAG 在开放式问题回答、事实验证等多种下游任务中表现优异。RAG 模型不仅提升了下游应用中信息的准确性和相关性，还增加了回应的多样性和深度。

RAG 的成功为其在多领域应用的适用性和普适性的探索铺平了道路，未来的工作将围绕此进行。特别是在医学、法律和教育等专业领域的知识问答中，RAG 的应用可能会相比微调 (fine-tuning) 提供更低的训练成本和更优的性能表现。

同时，完善 RAG 的评估体系，以更好地评估和优化它在不同下游任务中的应用，对提高模型在特定任务中的效率和效益至关重要。这涉及为各种下游任务开发更精准的评估指标和框架，如上下文相关性、内容创新性和无害性等。

此外，增强 RAG 模型的可解释性，让用户更清楚地理解模型如何以及为何作出特定反应，也是一项重要任务。

技术栈

在 RAG 的技术生态系统中，相关技术栈的发展起着推动作用。例如，随着 ChatGPT 的流行，LangChain 和 LLamaIndex 迅速成为知名技术，它们提供丰富的 RAG 相关 API，成为大模型时代的关键技术之一。

与此同时，新型技术栈也在不断涌现。尽管这些新技术并不像 LangChain 和 LLamaIndex 那样功能众多，但它们更注重自身的独特特性。例如，Flowise AI6 着重于低代码操作，使用户能够通过简单的拖拽实现 RAG 代表的各类 AI 应用。其他新兴技术如 HayStack、Meltno 和 Cohere Coral 也在不断发展。

技术栈的发展与 RAG 的进步相互促进。新技术对现有技术栈提出了更高的要求，而技术栈功能的优化又进一步推动了 RAG 技术的发展。综合来看，RAG 工具链的技术栈已经初步建立，许多企业级应用逐步出现。然而，一个全面的一体化平台仍在完善中。

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