檢索增強生成（RAG）：理論與實踐深度解析

作者：zhilong · 2025-01-30 · 閱讀時間：5分鐘

在人工智能和大數據時代背景下，如何提升大語言模型（LLM）的精準度和實用性成為研究的熱點。本文將深入探討檢索增強生成（RAG）的概念、理論基礎，并結合Python實現，展示如何利用LangChain、OpenAI和Weaviate構建高效的RAG流程。文章將通過詳細的步驟解析和代碼示例，幫助讀者理解并實踐RAG技術。

RAG技術概述

RAG的引入背景

檢索增強生成（RAG）作為一種新興的技術解決方案，旨在通過整合外部知識源，增強大語言模型（LLM）的回答準確性。在傳統的LLM訓練中，模型掌握的是廣泛的普遍知識。面對特定領域的最新信息或專有信息，LLM可能無法準確回答，導致所謂的“知識幻覺”。RAG技術通過檢索外部信息，有效彌補了這一缺陷。

RAG的技術優勢

RAG技術與傳統的微調方法相比，具有更高的靈活性和成本效益。微調需要大量的計算資源和專業知識，而RAG則通過檢索模塊和生成模型的結合，從易于更新的外部知識源中獲取信息，快速適應信息變化。

RAG工作流程詳解

檢索（Retrieval）階段

RAG流程的第一步是檢索階段。在這個階段，用戶的查詢通過嵌入模型轉化為向量，并與向量數據庫中的上下文信息進行比對，找到最匹配的數據。

增強（Augmentation）階段

增強階段將用戶的查詢和檢索到的信息一起嵌入到預設的提示模板中，為生成階段提供豐富的上下文支持。

生成（Generation）階段

最后，經過檢索增強的提示內容輸入到LLM中，生成所需的輸出。

基于LangChain的RAG實現方法

環境準備與依賴安裝

在開始RAG實現之前，需要確保系統中已安裝必要的Python包，包括langchain、openai和weaviate-client。這些工具將用于整體編排、提供嵌入模型和操作向量數據庫。

#!pip install langchain openai weaviate-client

配置環境變量

為了使用OpenAI的API，需要在項目的根目錄下設置環境變量OPENAI_API_KEY。

OPENAI_API_KEY=""

向量數據庫的建立與數據加載

首先，需要建立一個向量數據庫，并加載必要的額外信息。這包括收集數據、文檔分塊處理以及嵌入存儲。

import requests
from langchain.document_loaders import TextLoader

url = "https://raw.githubusercontent.com/langchain-ai/langchain/master/docs/docs/modules/state_of_the_union.txt"
res = requests.get(url)
with open("state_of_the_union.txt", "w") as f:
    f.write(res.text)

loader = TextLoader('./state_of_the_union.txt')
documents = loader.load()

文檔分塊與嵌入存儲

由于文檔的原始大小超出了LLM處理窗口的限制，需要將其切割成更小的片段，并為每個塊生成向量嵌入，存儲于Weaviate向量數據庫中。

from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=500, chunk_overlap=50)
chunks = text_splitter.split_documents(documents)

檢索組件的設定

向量數據庫準備好后，可以將其設定為檢索組件，根據用戶查詢與已嵌入的文本塊之間的語義相似度，檢索出額外的上下文信息。

retriever = vectorstore.as_retriever()

提示模板的準備

準備一個提示模板，以便用額外的上下文信息來增強原始的提示。

from langchain.prompts import ChatPromptTemplate
template = """You are an assistant for question-answering tasks.
Use the following pieces of retrieved context to answer the question.
If you don't know the answer, just say that you don't know.
Use three sentences maximum and keep the answer concise.
Question: {question}
Context: {context}
Answer:
"""
prompt = ChatPromptTemplate.from_template(template)

RAG序列的執行

定義好RAG序列之后，就可以開始執行它，通過檢索器、提示模板與LLM的結合，形成一個完整的RAG流程。

from langchain.chat_models import ChatOpenAI
llm = ChatOpenAI(model_name="gpt-3.5-turbo", temperature=0)

rag_chain = (
    {"context": retriever,  "question": RunnablePassthrough()}
    | prompt
    | llm
    | StrOutputParser()
)

query = "What did the president say about Justice Breyer"
rag_chain.invoke(query)

FAQ

什么是RAG技術？

答：RAG技術，即檢索增強生成技術，通過整合外部知識源，增強大語言模型（LLM）的回答準確性，有效減少知識幻覺的產生。

RAG與傳統微調方法有何不同？

答：RAG通過檢索模塊和生成模型的結合，從易于更新的外部知識源中獲取信息，相較于傳統微調方法，具有更高的靈活性和成本效益。

如何實現RAG技術？

答：實現RAG技術需要建立向量數據庫，加載并處理數據，設置檢索組件，并準備提示模板，最后通過RAG序列執行整個流程。

為什么需要對文檔進行分塊處理？

答：由于文檔的原始大小超出了LLM處理窗口的限制，需要將其切割成更小的片段，以便更好地進行語義搜索和信息檢索。

RAG技術有哪些應用場景？

答：RAG技術可以應用于任何需要結合通用知識與特定領域知識的場景，如智能客服、知識問答系統等，提高信息檢索和回答的準確性。