AI-RAG学习

什么是RAG

RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种将信息检索（Retrieval）和生成（Generation）相结合的技术，常用于自然语言处理任务，特别是在问答和文档生成场景中。

RAG 的工作原理

RAG 将两个主要组件结合起来：

• 信息检索（Retrieval）：当系统接收到问题时，首先会从一个大型的文档数据库或知识库中检索出与问题最相关的文档片段。通常会使用像 ElasticSearch 或基于 BERT 的检索模型来找到最相关的内容。

• 生成模型（Generation）：接下来，生成模型（通常是一个大型语言模型，如 GPT）会将检索到的文档片段作为输入，然后基于这些片段生成答案。这使得生成模型不必完全依赖其自身的训练数据，而是可以利用外部知识库中的信息来生成更准确和上下文相关的响应。

RAG技术虽然有以上显著的优势，但它不是万能的，只是锦上添花的一种手段，因为它主要是优化了模型的输入过程，通过丰富输入信息的方式，来增强模型的输出质量。但这项技术并不改变模型本身的推理能力，不会改变模型任何的参数。

RAG的实现

RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）的实现涉及两个关键组件：检索模块和生成模块。这两者结合起来使得模型可以利用外部知识库动态生成高质量的答案。下面是RAG的典型实现步骤：

1. 构建知识库（Knowledge Base）

RAG的一个关键组件是知识库。这个知识库通常包含与特定领域相关的文档、条目、百科等。它可以是各种形式的文本，比如：

• 结构化数据（数据库条目、文档片段等）
• 非结构化数据（文章、书籍、PDF等）

知识库的构建可以从公开资源获取，或者从特定的领域文档中自动化提取。

2. 检索模块（Retriever）

检索模块的作用是从知识库中找到与用户问题相关的内容。RAG的检索过程通常分为以下几步：

• 问题向量化：当用户提出问题时，首先将问题转化为向量表示（Embedding）。通常使用预训练的语言模型（如BERT、RoBERTa）将问题编码为一个固定大小的向量。

• 文档向量化：在准备阶段，知识库中的每个文档片段（通常是小的段落或句子）也会被提前转化为向量表示，并保存在向量数据库中。

• 检索相关文档：通过计算用户问题的向量与知识库中所有文档片段向量之间的相似度（例如余弦相似度），从知识库中找到与问题最相关的文档片段。这通常使用近似最近邻搜索算法（如FAISS）来加速检索。

典型检索工具：

• BM25：一种经典的信息检索算法，基于词频和逆文档频率（TF-IDF）来衡量文档与查询的相关性。
• Dense Retrieval：基于深度学习的检索方式，使用语言模型（如BERT）生成的稠密向量表示进行检索。

3. 生成模块（Generator）

在检索到相关文档片段后，生成模块负责结合这些片段生成最终的答案。生成模块通常基于预训练的大型语言模型（如GPT、T5等）。具体步骤如下：

• 输入拼接：将原始用户问题和检索到的文档片段一起作为输入，拼接成一个完整的输入序列，提供给生成模型。例如：

  用户问题："什么是机器学习？"
  检索到的文档片段：
  1. "机器学习是一种通过数据训练算法的技术，用于预测和分类。"
  2. "常见的机器学习算法包括线性回归、决策树、神经网络等。"

• 生成答案：生成模型接收这个拼接后的输入，然后基于它生成一个回答。由于检索到的片段为模型提供了上下文，生成的答案将更加准确和领域相关。例如，生成模型可能会输出：“机器学习是一种通过数据训练算法以进行预测和分类的技术，常用算法有线性回归和神经网络。”

4. 训练RAG模型

训练RAG模型的过程中，使用标准的生成任务损失函数（如交叉熵）对生成模块进行优化，并对检索和生成过程进行端到端的联合训练。具体来说：

• 监督学习：训练集通常由问题和答案对组成，同时包含一些相关的文档片段。模型在训练过程中不仅学习如何生成高质量的答案，还会优化检索阶段，使其能选择最相关的文档。
• 检索优化：通过将检索模块与生成模块结合在一起，可以通过生成模块的反馈来优化检索阶段，从而逐步改进文档选择的相关性。
• 联合训练：在一些实现中，检索器和生成器可以联合训练，从而使得检索器学习到更适合生成器的相关文档。

5. 推理过程（Inference Pipeline）

在实际推理过程中，RAG系统通常按以下步骤执行：

• 问题输入：用户提出问题（如“人工智能的主要应用是什么？”）。
• 检索文档：检索模块从知识库中找到与该问题相关的文档片段（如从AI相关文档中找到有关AI应用的片段）。
• 生成答案：将用户问题和检索到的文档片段传递给生成模块，生成基于这些片段的答案。
• 返回结果：最终，RAG系统将生成的答案返回给用户。

6. RAG的架构图示意

RAG的架构可以简要表示为如下流程：

+------------------+    用户问题     +------------------+
|  文档知识库      |  ------------->  |   检索模块（Retriever） |
+------------------+                   +------------------+
                                              |
                                              |
                                      检索到的文档片段
                                              |
                                              v
                                     +------------------+
                                     |  生成模块（Generator） |
                                     +------------------+
                                              |
                                              |
                                          最终答案
                                              |
                                              v
                                           用户

7. RAG的实际应用

RAG的架构非常适合需要结合外部知识生成回答的任务，如：

• 领域问答系统：在法律、医学、金融等特定领域，RAG可以利用专业文档库进行高质量回答。
• 文档生成和扩展：RAG可以根据输入问题生成具有参考资料的文档内容。
• 对话系统：通过结合知识库，RAG能够在对话中生成更加丰富的内容和背景信息。

通过以上过程，RAG可以有效结合知识库和生成模型，增强生成任务的知识性和准确性，同时灵活处理领域知识扩展问题。

大模型微调和RAG对比

将通用大模型调整为某个特定领域的大模型可以通过两种常见的方法来实现：RAG（Retrieval-Augmented Generation）和大模型微调。两者有不同的侧重点和应用场景。以下是它们的区别：

RAG（检索增强生成）

核心思路：
RAG通过结合外部知识库与生成模型来增强模型的知识能力，而不改变原有的大模型参数。它会先从特定领域的知识库中检索与问题相关的信息，再基于这些检索到的内容由生成模型生成答案。这种方法不需要直接修改模型本身。

适用场景：RAG特别适用于知识动态更新较快或知识领域非常广泛的场景。它允许你快速将大模型应用于特定领域，而无需重新训练模型。例如：

• 医学、法律、金融等领域，可以通过检索领域文档来增强模型的特定领域能力。
• 实时问答或需要最新知识时，RAG可以通过检索更新的知识库提供答案。

优点：

• 不需要重新训练大模型，降低计算成本。
• 可以即时应用于不同领域，只需准备领域特定的知识库。
• 动态扩展模型的知识，知识库可随时更新，增强模型的实时性和灵活性。

缺点：

• 模型仍依赖于外部知识库的质量和准确性。
• 检索部分可能导致效率低下，尤其在大型知识库中。

大模型微调

核心思路：大模型微调（Fine-tuning）是通过在特定领域的数据上对通用大模型进行进一步训练，来调整其权重，使其更适合该领域的任务。这种方法会直接改变模型的参数，使模型在特定领域表现更好。

适用场景：微调适合那些希望模型能够在特定领域有深度理解或执行特定任务的情况。微调后的模型可以直接生成该领域的高质量内容，而无需依赖外部检索。例如：

• 某些领域的文本生成、分类、或者预测任务需要模型具备细致的专业知识，微调能够提高模型在这些任务中的表现。
• 特定领域的对话系统或写作助手。

优点：

• 通过专门的数据进行训练，模型可以深度适应某个领域，提升其在该领域的表现。
• 模型的响应可以是自主生成的，不依赖外部资源，具有更高的效率。

缺点：

• 需要大量的领域特定数据进行训练，数据收集成本高。
• 微调模型的计算开销大，尤其是大型模型。
• 一旦领域知识发生变化，模型需要重新微调，更新过程相对繁琐。

示例

要使用Java实现场景化的RAG（检索增强生成），每个场景对应不同的知识库，底层采用OpenAI大模型，文档检索数据库使用Elasticsearch，开发工作可以分为以下几步：

1. 管理不同场景的知识库

• 场景区分：每个场景的知识库可能包含不同的数据集。因此，你需要在Elasticsearch中为每个场景创建单独的索引，便于检索时知道该查询对应哪个知识库。

• Elasticsearch索引创建：

  • 针对每个场景创建不同的索引。例如，你可以为“医学场景”和“法律场景”分别创建索引medical_documents和legal_documents。
  • 在索引中插入文档片段，并将场景信息作为元数据存储，以便后续检索时区分不同场景。

示例：为不同场景创建索引并插入文档

// Elasticsearch client 初始化
RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(
    RestClient.builder(new HttpHost("localhost", 9200, "http"))
);

// 创建医学场景的索引
CreateIndexRequest medicalIndexRequest = new CreateIndexRequest("medical_documents");
client.indices().create(medicalIndexRequest, RequestOptions.DEFAULT);

// 创建法律场景的索引
CreateIndexRequest legalIndexRequest = new CreateIndexRequest("legal_documents");
client.indices().create(legalIndexRequest, RequestOptions.DEFAULT);

// 插入文档到医学场景的索引
IndexRequest medicalDocRequest = new IndexRequest("medical_documents").id("1")
    .source("title", "Medical Document", "content", "This is a medical document about diseases.");
client.index(medicalDocRequest, RequestOptions.DEFAULT);

2. 实现检索模块（Retriever）

• 场景选择：在用户提问时，根据问题确定使用哪个场景的知识库进行检索。可以通过用户输入的特定关键词或上下文来选择相应的场景。例如，如果用户问的是法律相关问题，就选择“法律场景”的知识库。

• 检索文档：根据用户的输入，从指定场景的知识库中检索相关文档。可以使用Elasticsearch的Java API，根据用户问题在特定索引中进行查询，提取与问题最相关的文档片段。

示例：根据场景进行检索

public List<String> retrieveDocuments(String userQuery, String scene) throws IOException {
    String indexName = scene.equals("medical") ? "medical_documents" : "legal_documents";

    SearchRequest searchRequest = new SearchRequest(indexName);
    SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
    searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.matchQuery("content", userQuery));
    searchRequest.source(searchSourceBuilder);

    SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
    SearchHits hits = searchResponse.getHits();
    List<String> retrievedDocs = new ArrayList<>();
    for (SearchHit hit : hits.getHits()) {
        retrievedDocs.add(hit.getSourceAsMap().get("content").toString());
    }
    return retrievedDocs;
}

3. 生成模块的实现（OpenAI 大模型调用）

• OpenAI 模型调用：当检索到相关的文档片段后，接下来要调用OpenAI的大模型生成答案。你需要将用户问题和检索到的文档片段拼接，作为模型的输入，让模型基于这些片段生成相关的答案。

• API 集成：使用Java的HTTP客户端（例如HttpClient）发送请求到OpenAI的API，并获取生成的答案。

示例：调用OpenAI大模型API生成答案

public String generateAnswer(String userQuery, List<String> retrievedDocs) throws IOException, InterruptedException {
    StringBuilder prompt = new StringBuilder(userQuery);
    for (String doc : retrievedDocs) {
        prompt.append("\n").append(doc);
    }

    HttpClient client = HttpClient.newHttpClient();
    HttpRequest request = HttpRequest.newBuilder()
        .uri(URI.create("https://api.openai.com/v1/completions"))
        .header("Content-Type", "application/json")
        .header("Authorization", "Bearer YOUR_OPENAI_API_KEY")
        .POST(HttpRequest.BodyPublishers.ofString("{\"model\": \"gpt-3.5-turbo\", \"prompt\": \"" + prompt.toString() + "\", \"max_tokens\": 100}"))
        .build();

    HttpResponse<String> response = client.send(request, HttpResponse.BodyHandlers.ofString());
    return response.body();
}

4. 实现RAG逻辑

• 场景选择与文档检索：根据用户问题选择场景，调用相应场景的知识库，检索相关的文档片段。

• 生成答案：将用户问题与检索到的文档片段拼接，通过OpenAI大模型生成最终答案。

示例：综合检索与生成

public String processRAGPipeline(String userQuery, String scene) throws IOException, InterruptedException {
    // 根据场景检索文档
    List<String> retrievedDocs = retrieveDocuments(userQuery, scene);
    
    // 调用生成模块
    String answer = generateAnswer(userQuery, retrievedDocs);
    
    return answer;
}

5. 支持不同场景的用户接口

• API设计：你可以为外部应用提供一个统一的接口，支持不同场景的知识库选择。用户可以在请求中指定场景，或让系统根据用户输入自动选择合适的场景。

• Spring Boot API集成：使用Spring Boot开发REST API，接收用户请求，并根据请求中的场景信息来调用相应的检索和生成模块。

示例：Spring Boot REST API

@RestController
public class RagController {

    @PostMapping("/ask")
    public ResponseEntity<String> askQuestion(@RequestBody QuestionRequest request) throws IOException, InterruptedException {
        String scene = request.getScene();
        String userQuery = request.getQuery();
        
        // 执行RAG流程
        String answer = processRAGPipeline(userQuery, scene);
        
        return ResponseEntity.ok(answer);
    }
}

public static class QuestionRequest {
    private String scene;
    private String query;
    
    // Getters and Setters
}

6. 监控和优化

• 检索效率优化：通过优化Elasticsearch查询、配置向量检索或提升索引结构来提高检索效率。
• 生成性能优化：对OpenAI生成的答案进行适当的后处理，例如剪短生成结果，或者通过上下文增强生成效果。

总结

为了实现一个基于Java语言、OpenAI大模型和Elasticsearch的RAG系统，你需要完成以下开发工作：

1. 管理不同场景的知识库：为每个场景建立不同的Elasticsearch索引。
2. 实现检索模块：根据场景检索知识库中的文档片段。
3. 实现生成模块：通过调用OpenAI的API生成最终答案。
4. 实现综合RAG逻辑：将检索和生成模块结合，构建统一的流程。
5. 开发用户接口：通过REST API为用户提供对不同场景的RAG支持。