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RAG系統的應用場景

RAG系統在多個自然語言處理任務中得到了廣泛應用。以下是一些典型的應用場景：

問答系統

RAG系統可以用于構建高效的問答系統。通過檢索相關文檔中的信息，RAG能夠回答用戶提出的各種問題，尤其是涉及實時信息的問題。借助外部知識庫，RAG能提供更為詳盡和準確的答案。

內容生成和摘要

在內容生成和摘要任務中，RAG通過檢索相關背景信息，幫助模型生成更為連貫和信息豐富的內容。這對于需要生成長文本或復雜文本任務尤為重要。

知識圖譜問答

RAG系統還可以用于知識圖譜問答，通過結合知識圖譜中的信息，RAG能生成基于結構化數據的精確答案，支持更復雜的查詢。

在阿里通義 ModelScope 中的實現

阿里通義 ModelScope 提供了實現 RAG 系統的基礎架構。在 ModelScope 中，用戶可以通過預定義的接口和模塊，快速構建屬于自己的 RAG 系統。

ModelScope 環境配置

Python 環境配置

在 Windows 系統下，用戶需要配置基本的 Python 環境，以支持 RAG 系統的部署。可以參考以下命令進行環境配置：

pip install torch==1.13.0 torchvision==0.14.0 torchaudio==0.13.0 -f https://download.pytorch.org/whl/cu117/torch_stable.html

模型下載和加載

通過 ModelScope，用戶可以輕松下載和加載各種預訓練模型，例如用于向量化的 BERT 模型和用于文本生成的大模型。以下是下載和加載模型的示例代碼：

from modelscope import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_dir = snapshot_download('qwen/Qwen1.5-0.5B')
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_dir, device_map="auto")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_dir)

RAG 系統的實戰案例

向量化

在 RAG 系統中，向量化是一個關鍵步驟。使用向量化模型，可以將文本數據轉換為數值向量，以便于后續的檢索和匹配。以下是一個使用 HuggingFace 提供的 SentenceTransformer 進行向量化的示例：

from sentence_transformers import SentenceTransformer
hug_path="jina-embeddings-v3"
hug_model=SentenceTransformer(hug_path,trust_remote_code=True)
texts=["今天的天氣非常好，適合外出","今天有什么新鮮事嗎？"]
embeddings=hug_model.encode(sentences=texts)

檢索增強生成

通過將檢索到的上下文信息與用戶查詢結合，RAG 系統可以生成更為準確的回答。以下是一個基于 LangChain 和 ModelScope 的實現示例：

from langchain.schema.runnable import RunnablePassthrough
from langchain_community.chat_models.tongyi import ChatTongyi
chatLLM = ChatTongyi(streaming=False)
retriever = vectordb.as_retriever()
rag_chain = ({"context": retriever, "question": RunnablePassthrough()} | prompt | chatLLM)
query = "介紹一下RAG系統"
rag_chain.invoke(query)

未來的展望

隨著技術的發展，RAG 系統將不斷優化其檢索和生成能力。未來，RAG 有望在更多領域中發揮作用，包括醫療、法律和教育等行業。借助更為強大的知識庫和檢索算法，RAG 系統將能夠提供更為智能和高效的解決方案。

FAQ

問：RAG 系統與傳統 NLP 方法的主要區別是什么？
- 答：RAG 系統通過結合檢索和生成方法，能夠利用外部知識源來增強模型的理解和生成能力，從而提高自然語言處理任務的準確性和時效性。
問：如何在 ModelScope 中部署 RAG 系統？
- 答：用戶可以通過 ModelScope 提供的預定義接口和模塊，快速下載和配置所需的預訓練模型，并結合現有的向量化和檢索模塊，構建 RAG 系統。
問：RAG 系統的應用領域有哪些？
- 答：RAG 系統廣泛應用于問答系統、內容生成和摘要、知識圖譜問答等領域，尤其在需要實時信息和復雜查詢的場景中表現出色。