LLM与RAG的初识-3_原始rag

3 RAG的框架

3.1 原始RAG（Naive RAG）

原始RAG是最早的研究范式，主要包括以下几个步骤：

1. 建立索引：这一过程通常在离线状态下进行，包括数据清理、提取，将不同文件格式转换为纯文本，然后进行文本分块，并创建索引。
2. 检索：使用相同的编码模型将用户输入转换为向量，计算问题嵌入和文档块嵌入之间的相似度，选择相似度最高的前K个文档块作为当前问题的增强上下文信息。
3. 生成：将给定的问题和相关文档合并为新的提示，然后由大型语言模型基于提供的信息回答问题。如果有历史对话信息，也可以合并到提示中，用于多轮对话。
   原始RAG面临的挑战包括检索质量问题、响应生成质量问题以及增强过程的挑战。

3.2 高级RAG（Advanced RAG）

高级RAG针对原始RAG的不足之处进行了有针对性的改进。这些改进涉及检索生成的质量、索引的优化、检索过程的优化等多个方面。

3.2.1 预检索过程

优化数据索引，包括增加索引数据的细粒度、优化索引结构、添加元数据、对齐优化和混合检索等五个主要策略。

3.2.2 检索过程优化

对检索到的信息进行重新排序，将最相关的信息放置在提示的边缘，以及通过压缩不相关的上下文、突出关键段落和减少总体上下文长度来提高RAG性能。

3.2.3 高级RAG的特点

通过先进的索引方法、更精细的检索策略和有效的后处理方法来优化RAG的性能。它采用不同的检索技术组合，适应不同的查询类型和信息需求，确保一致地检索到最相关和上下文丰富的信息。高级RAG还包括对嵌入模型的微调，以提高检索内容的相关性，并使用动态嵌入技术以更好地处理上下文变化。

3.2.4 RAG管道优化

探索混合搜索、递归检索和查询引擎、StepBack-prompt方法、子查询以及HyDE等方法，以提高RAG系统的效率和信息质量。

3.3 模块化RAG（Modular RAG）

模块化RAG结构打破了传统的原始RAG框架，提供了更大的多样性和整个过程的灵活性。它整合了各种方法来扩展功能模块，例如在相似性检索中加入搜索模块，以及在检索器中应用微调方法。此外，特定问题的出现促使重构的RAG模块和迭代方法的出现。模块化RAG范式正成为RAG领域的主流，允许采用序列化管道或跨多个模块的端到端训练方法。

3.3.1 新模块

包括搜索模块、记忆模块、额外生成模块、任务适应模块、对齐模块和验证模块等。

1. 搜索模块：与原始/高级RAG中的查询和语料库之间的相似性检索不同，搜索模块针对特定场景，将直接搜索引入过程中，使用由LLM生成的代码、查询语言（如SQL、Cypher）或其他自定义工具。
2. 记忆模块：利用LLM自身的记忆能力来指导检索。原则是找到与当前输入最相似的记忆。例如，Self-mem迭代地使用一个检索增强生成器来创建一个无限的记忆池，结合“原始问题”和“对偶问题”。
3. 额外生成模块：在检索到的内容中，冗余和噪声是常见问题。额外生成模块利用LLM生成所需的上下文，而不是直接从数据源检索。
4. 任务适应模块：专注于转换RAG以适应各种下游任务。例如，UPRISE自动从预构建的数据池中检索给定零样本任务输入的提示，增强跨任务和模型的通用性。
5. 对齐模块：查询和文本之间的对齐一直是影响RAG有效性的关键问题。在模块化RAG时代，研究人员发现，在检索器中添加一个可训练的Adapter模块可以有效缓解对齐问题。
6. 验证模块：在现实世界场景中，不能总保证检索到的信息是可靠的。检索到不相关的数据可能导致LLM出现幻觉。因此，在检索文档后可以引入额外的验证模块，以评估检索到的文档与查询之间的相关性，增强RAG的鲁棒性。

3.3.2 新模式

模块化RAG的组织方法具有灵活性，允许根据具体问题上下文替换或重新配置RAG过程中的模块。对于原始RAG而言，这种框架提供了适应性和丰富性。当前的研究主要探索两种组织范式，包括添加或替换模块以及调整模块之间的组织流程。

1. 模块添加或替换策略：维持检索-阅读的结构，同时引入额外的模块来增强特定功能。
2. 模块间流程调整：强调增强语言模型与检索模型之间的互动。
   

相关文章

链接:
LLM与RAG的初识-1
LLM与RAG的初识-2

参考文献

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