RAG是什么：从理论到实践的全面解析

检索增强生成（RAG）是一种结合检索技术与生成模型的方法，旨在增强大语言模型（LLM）的能力。这篇文章将深入探讨RAG的理论基础、实现方法，以及如何在实际应用中结合LangChain、OpenAI和Weaviate等工具。

RAG的基本概念

检索增强生成（RAG）是一种通过外部知识源补充大语言模型（LLM）信息的方法。其目的是在生成答案时提高准确性，并减少误导性信息的出现。RAG技术的核心在于通过检索模块获取外部信息，然后将其与LLM生成的内容相结合。

为什么需要RAG

当前的大语言模型通过大量数据训练，具备广泛的知识储备。然而，当需要回答训练数据之外的问题时，模型可能会出现错误，即所谓的“幻觉”。RAG通过引入外部知识源，弥合LLM的常识与上下文之间的差距，使得生成的答案更符合实际情况。

RAG的实施方案

传统的方法是对模型进行微调，这需要大量计算资源且成本高昂。而RAG则提供了一种更灵活的解决方案，通过结合检索模块和生成模型，从易于更新的外部知识源获取信息。例如，RAG可以将参数化知识与非参数化知识分离，分别存储在模型权重和向量数据库中。

RAG的工作流程

RAG的工作流程可以分为三个主要步骤：检索、增强和生成。

检索

在检索阶段，利用用户的查询内容从外部知识源获取相关信息。用户的查询被转化为向量，以便与向量数据库中的其他内容进行相似性搜索，从而找到最匹配的数据。

增强

增强阶段是将用户的查询和检索到的信息嵌入到一个预设的提示模板中，这一步骤确保外部信息与用户查询的上下文相结合。

生成

最后，经过增强的提示被输入到大语言模型中，生成所需的输出。这种方法不仅提高了答案的准确性，也减少了模型产生幻觉的可能性。

基于LangChain的RAG实现

在这里，我们将展示如何结合LangChain、OpenAI和Weaviate实现一个RAG流程。LangChain用于整体编排，OpenAI提供大语言模型和嵌入模型，Weaviate则用作向量数据库。

准备工作

在开始之前，确保系统中安装了以下Python包：langchain、openai和weaviate-client。此外，需要在项目的根目录下设置OpenAI的API密钥。

!pip install langchain openai weaviate-client

import dotenv
dotenv.load_dotenv()

数据准备

首先，建立一个向量数据库作为外部知识源，包含所有必要的额外信息。接着，收集数据并对文档进行分块处理，以便后续的嵌入和存储。

from langchain.document_loaders import TextLoader
from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter

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()

嵌入和存储

对分块的文档进行嵌入，并将其存储在Weaviate向量数据库中，以实现快速的语义搜索。

from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
from langchain.vectorstores import Weaviate

client = weaviate.Client(embedded_options=EmbeddedOptions())
vectorstore = Weaviate.from_documents(
    client=client,
    documents=chunks,
    embedding=OpenAIEmbeddings(),
    by_text=False
)

RAG管道的构建

通过将检索器、提示模板和大语言模型结合在一起构建RAG管道。

from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.schema.runnable import RunnablePassthrough
from langchain.schema.output_parser import StrOutputParser

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)

RAG在实际应用中的优势

RAG在处理知识密集型任务时展现出独特的优势。与传统的微调方法相比，RAG能够快速适应信息变化，降低了计算成本，并增强了生成内容的准确性。

RAG的灵活性

RAG的灵活性体现在其能够根据外部知识源的变化快速调整生成内容。这种能力对于处理实时更新的信息尤为重要。

与大语言模型的结合

通过将RAG与大语言模型结合，能够显著提高生成答案的质量，使得模型在回答复杂问题时更加准确和可靠。

结论

本文深入探讨了RAG的概念、理论基础以及实际实现方法，并展示了如何在LangChain中构建一个RAG流程。RAG作为一种新兴的技术，为提升大语言模型的能力提供了新的方向和可能性。

FAQ

问：RAG与传统微调方法有什么区别？
- 答：RAG通过结合检索模块和生成模型，从外部知识源获取信息，而微调则是在模型内部进行参数调整。RAG更灵活，能够快速适应变化。
问：RAG如何提高生成内容的准确性？
- 答：RAG通过外部知识源补充信息，使得生成的答案更符合实际，并减少了模型产生幻觉的可能性。
问：RAG在实际应用中有哪些优势？
- 答：RAG能够快速适应信息变化，降低计算成本，并增强生成内容的准确性，特别适合处理实时更新的信息。