检索增强生成（RAG）：详细介绍
- Name
- Jennie Rose
Published on
如果您正在探索复杂的语言学习模型（LLM）领域，那么您不能忽视RAG（检索增强生成）技术。这种技术是一个改变游戏规则的器械，为机器学习和自然语言处理提供了一种细致入微的方法。本指南旨在成为您在LLM中理解和实施RAG的终极资源。
从数据科学家到机器学习新手，掌握RAG可以成为您的秘密武器。我们将介绍其架构，其在LLM中的整合，与微调的比较以及其在langChain等平台上的应用。那么，让我们开始吧！
什么是RAG？
RAG的定义
检索增强生成（RAG）是一种高级机器学习模型，它融合了两种不同类型模型的能力：检索器和生成器。本质上，检索器扫描数据集以找到相关信息，然后生成器使用这些信息构建一个详细而连贯的响应。
- 检索器：利用诸如BM25或Dense Retriever等算法，筛选语料库以找到相关文档。
- 生成器：通常是基于Transformer的模型，如BERT、GPT-2或GPT-3，根据检索到的文档生成类似人类的文本。
RAG的工作原理：技术深入剖析
！RAG的工作原理 (opens in a new tab)
RAG模型在两个步骤中运行：
- 检索步骤：给定一个查询，检索器扫描语料库并检索出N个最相关的文档。通常使用余弦相似度等相似度度量方法来实现。
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
vectorizer = TfidfVectorizer()
tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform(corpus)
query_vector = vectorizer.transform([query])
similarity_scores = cosine_similarity(query_vector, tfidf_matrix)- 生成步骤：生成器使用这N个文档和原始查询生成一个连贯的响应。
from transformers import RagTokenizer, RagRetriever, RagTokenForGeneration
tokenizer = RagTokenizer.from_pretrained("facebook/rag-token-base")
retriever = RagRetriever.from_pretrained("facebook/rag-token-base", index_name="exact", use_dummy_dataset=True)
model = RagTokenForGeneration.from_pretrained("facebook/rag-token-base", retriever=retriever)
input_ids = tokenizer(query, return_tensors="pt").input_ids
outputs = model.generate(input_ids)
generated = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)通过结合这两个步骤，RAG可以用详细、有上下文相关的响应回答复杂的查询。
如何在LLM中使用RAG
为LLM设置RAG
要在LLM中实现RAG，您需要：
- 语料库：可以是SQL数据库、Elasticsearch或简单的JSON文件。
- 机器学习框架：常用的是TensorFlow或PyTorch。
- 计算资源：用于训练和推理的足够的CPU/GPU。
在LLM中实施RAG的步骤
以下是在LLM中实施RAG的逐步指南：
- 数据准备：您的语料库需要采用可搜索的格式。如果使用Elasticsearch，请确保对数据进行索引。
curl -X PUT "localhost:9200/my_index"-
模型选择：选择您的检索器和生成器模型。您可以使用预训练模型或自己训练。
-
训练：训练检索器和生成器模型。通常分别进行。
retriever.train()
generator.train()- 整合：将训练好的检索器和生成器合并为一个单独的RAG模型。
rag_model = RagModel(retriever, generator)- 测试：使用诸如BLEU（用于文本生成质量）和召回率（用于检索准确性）等各种指标验证模型的性能。
按照这些步骤，您将拥有一个稳健的RAG模型，可以将其集成到各种LLM中，以获得出色的性能。
LLM中的RAG实用函数
为了评估您的RAG模型，您可以使用get_retrieval_score()等实用函数来评估检索器的性能。该函数通常使用Precision@k或NDCG等指标进行评估。
from sklearn.metrics import ndcg_score
ndcg = ndcg_score(y_true, y_score)这个函数对于微调检索器的性能非常有价值，确保它从语料库中获取到最相关的文档。
RAG vs Fine-Tuning
RAG和微调有何不同？
尽管RAG和微调旨在提高语言学习模型（LLM）的性能，但它们的方法有所不同。微调会修改现有的预训练模型，使其更好地适应特定任务或数据集。另一方面，RAG将检索和生成机制结合起来，以回答复杂的查询。
- 微调：在训练阶段调整预训练模型的权重，以适应特定的数据集。
- RAG：合并检索器和生成器，从语料库中获取相关信息，然后生成连贯的响应。
技术比较：RAG vs 微调
- 计算负载：
- RAG：需要更多的计算资源，因为涉及两个独立的模型。
- 微调：通常计算负载较小。
- 灵活性：
- RAG: 高度灵活，适应各种类型的查询。
- Fine-Tuning: 仅限于其进行了微调的特定任务。
- 数据要求：
- RAG: 需要一个大型、结构良好的语料库进行检索。
- Fine-Tuning: 需要一个特定任务的数据集进行训练。
- 实现复杂度：
- RAG: 由于集成了两种模型，所以更复杂。
- Fine-Tuning: 相对简单。
示例代码：RAG vs Fine-Tuning
对于 RAG：
# 使用 Hugging Face 的 Transformers 库
from transformers import RagModel
rag_model = RagModel.from_pretrained("facebook/rag-token-nq")对于 Fine-Tuning：
# 使用 PyTorch 对 BERT 模型进行微调
from transformers import BertForSequenceClassification
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-uncased")
model.train()通过了解这些差异，您可以为您的 LLM 项目做出明智的选择。
如何在 LLM 应用中使用 RAG
将 RAG 整合到现有的 LLM 中
如果您已经有一个 LLM 并希望将 RAG 整合进去，请按照以下步骤进行操作：
-
确定用例：确定您想通过 RAG 实现什么目标，无论是更好的问答、摘要还是其他内容。
-
数据对齐：确保您现有的语料库与您计划在 RAG 中使用的检索器兼容。
-
模型集成：将 RAG 模型集成到您现有的 LLM 架构中。
# 使用 PyTorch 的示例
class MyLLMWithRAG(nn.Module):
def __init__(self, my_llm, rag_model):
super(MyLLMWithRAG, self).__init__()
self.my_llm = my_llm
self.rag_model = rag_model- 测试和验证：运行测试以验证 RAG 模型是否提高了您的 LLM 的性能。
常见问题和避免方法
- 语料库不足：确保您的语料库足够大且多样化，以便检索器可以找到相关文档。
- 模型不匹配：检索器和生成器在数据类型和维度上应该是兼容的。
通过将 RAG 与您的 LLM 应用程序进行精心集成，可以显著增强其功能和性能。
如何在 langChain 中使用 RAG
什么是 langChain？
langChain 是一个用于语言模型的去中心化平台。它允许集成各种机器学习模型，包括 RAG，以提供增强的自然语言处理服务。
在 langChain 中实现 RAG 的步骤
-
安装：安装 langChain SDK 并设置开发环境。
-
模型上传：将预训练的 RAG 模型上传到 langChain 平台。
langChain upload --model my_rag_model- API 集成：使用 langChain 的 API 将 RAG 模型集成到您的应用程序中。
from langChain import RagService
rag_service = RagService(api_key="your_api_key")- 查询执行：通过 langChain 平台执行查询，该平台将利用您的 RAG 模型生成响应。
response = rag_service.query("生命的意义是什么？")按照这些步骤，您可以无缝地将 RAG 集成到 langChain 中，从而利用该平台的去中心化架构来提高性能和可扩展性。
结论
RAG 是一种强大的工具，可以显著提升语言学习模型的能力。无论您是想将其集成到现有的 LLM 中、与微调方法进行比较，还是在像 langChain 这样的去中心化平台中使用它，了解 RAG 都可以为您带来独特的优势。通过检索和生成的双重机制，RAG 提供了一种对复杂查询的细致处理方式，在机器学习和自然语言处理领域中具有不可估量的价值。
常见问题
什么是 LLM 中的 RAG？
RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种技术，它结合了检索器和生成器，用于回答语言学习模型中的复杂查询。
rag 和 LLM 之间有什么区别？
RAG 是用于增强 LLM 能力的一种特定技术。它不是一个独立的模型，而是可以集成到现有 LLM 中的组件。
如何评估 rag LLM？
常用的评估指标包括文本生成质量的 BLEU 指标和检索准确性的 recall@k 指标。
rag 和 fine-tuning 有什么区别？
RAG 结合了检索和生成的机制，而 fine-tuning 则涉及修改现有模型以适应特定任务。
rag LLM 的好处是什么？
RAG 可以提供更加细致和与上下文相关的响应，对于复杂查询非常有效。
