检索增强生成（RAG）：理论与实践深度解析

在人工智能和大数据时代背景下，如何提升大语言模型（LLM）的精准度和实用性成为研究的热点。本文将深入探讨检索增强生成（RAG）的概念、理论基础，并结合Python实现，展示如何利用LangChain、OpenAI和Weaviate构建高效的RAG流程。文章将通过详细的步骤解析和代码示例，帮助读者理解并实践RAG技术。

RAG技术概述

RAG的引入背景

检索增强生成（RAG）作为一种新兴的技术解决方案，旨在通过整合外部知识源，增强大语言模型（LLM）的回答准确性。在传统的LLM训练中，模型掌握的是广泛的普遍知识。面对特定领域的最新信息或专有信息，LLM可能无法准确回答，导致所谓的“知识幻觉”。RAG技术通过检索外部信息，有效弥补了这一缺陷。

RAG的技术优势

RAG技术与传统的微调方法相比，具有更高的灵活性和成本效益。微调需要大量的计算资源和专业知识，而RAG则通过检索模块和生成模型的结合，从易于更新的外部知识源中获取信息，快速适应信息变化。

RAG工作流程详解

检索（Retrieval）阶段

RAG流程的第一步是检索阶段。在这个阶段，用户的查询通过嵌入模型转化为向量，并与向量数据库中的上下文信息进行比对，找到最匹配的数据。

增强（Augmentation）阶段

增强阶段将用户的查询和检索到的信息一起嵌入到预设的提示模板中，为生成阶段提供丰富的上下文支持。

生成（Generation）阶段

最后，经过检索增强的提示内容输入到LLM中，生成所需的输出。

基于LangChain的RAG实现方法

环境准备与依赖安装

在开始RAG实现之前，需要确保系统中已安装必要的Python包，包括langchain、openai和weaviate-client。这些工具将用于整体编排、提供嵌入模型和操作向量数据库。

#!pip install langchain openai weaviate-client

配置环境变量

为了使用OpenAI的API，需要在项目的根目录下设置环境变量OPENAI_API_KEY。

OPENAI_API_KEY=""

向量数据库的建立与数据加载

首先，需要建立一个向量数据库，并加载必要的额外信息。这包括收集数据、文档分块处理以及嵌入存储。

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()

文档分块与嵌入存储

由于文档的原始大小超出了LLM处理窗口的限制，需要将其切割成更小的片段，并为每个块生成向量嵌入，存储于Weaviate向量数据库中。

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

检索组件的设定

向量数据库准备好后，可以将其设定为检索组件，根据用户查询与已嵌入的文本块之间的语义相似度，检索出额外的上下文信息。

retriever = vectorstore.as_retriever()

提示模板的准备

准备一个提示模板，以便用额外的上下文信息来增强原始的提示。

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序列的执行

定义好RAG序列之后，就可以开始执行它，通过检索器、提示模板与LLM的结合，形成一个完整的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)