6、大模型之RAG，即检索增强式生成（Retrieval Augmented Generation）_rag 增强的长文本生成

什么是RAG？

RAG，即检索增强式生成（Retrieval Augmented Generation），是一种结合了检索和生成两种方 法的自然语言处理技术。它利用检索技术从大量数据中快速找到相关信息，然后使用生成技术对这 些信息进行整合和创造，生成高质量的文本。

RAG的作用

• 提高生成文本的质量和准确性：通过检索技术，RAG可以确保生成的内容基于可靠的信息源，从而提高文本的准确性和质量，减少模型的生成幻觉。

• 增强生成文本的多样性：RAG可以从多个信息源中检索信息，使得生成文本的内容更加丰富和多样化。

• 提高生成速度：检索技术可以快速定位到相关信息，从而加快生成过程。

• 实现长文本生成：RAG可以处理长文本生成任务，因为它可以从多个信息源中检索和整合信息，生成连贯且内容丰富的长文本。

RAG每步难点和要解决的问题

1、首先是数据提取。

这一步的核心是要把各种结构化，非结构化数据能提取出来，用于后面的处理。这里的复杂度主要是：

1.1 文件格式复杂，以 pdf 为例子，不光有文字，还夹杂有图表，图片里面又有文字。

1.2 文件有上下文，要把上文相关的元信息提取出来，后面就更容易处理。如果不提取元信息，那下一步数据分块，就容易切分错误。

2、其次数据索引。

这一步做好文档的切分， embedding 模型，把文件 embedding 成向量，才可以把向量存到向量数据库里面去。这里的难点又有两个：

2.1 数据切分，过大，过小都会有问题。所以一般是按照 300～400 个字节切分。还有处理更精细的，是按意图切分。

2.2 另外就是 embedding 模型，文本类的有 BGE，openAI 的 text-embedding-3；文图关联的只有 CLIP。现在这块的多模态模型是下一步重点。

3、然后就是检索。

检索主要分 query 预处理，召回两个步骤：

3.1 query 预处理主要的步骤是意图识别，同义词生成，专有名词生成等。

3.2 召回主要就是向量数据库的工作，要支持向量检索，文本检索，多路召回能力，召回之后重排技术。

4、最后是生成阶段。

检索出来的结果在给大模型之前，还要 prompt 优化，包括 prompt 加上 step by step ，针对场景的加上相应的提示词等。

RAG的优势

RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术结合了信息检索和生成模型的优势，解决了许多传统语言模型的局限性，具体优势如下：

1. 减少模型的生成幻觉

生成幻觉（Hallucination）是指语言模型在生成内容时，有时会产生不准确或虚假的信息。RAG通过首先检索相关的真实信息，然后生成基于这些信息的回答，从而显著减少生成幻觉的发生，提高回答的准确性和可信度。

2. 知识及时更新

由于RAG依赖于外部知识库或文档的检索，系统可以更容易地通过更新这些外部资源来保持最新的知识。这意味着即使模型本身没有重新训练，也能通过更新检索数据库来反映最新的信息和变化。

3. 避免人工整理FAQ

传统的FAQ系统需要人工整理和维护，而RAG技术能够自动从大量的文档和知识库中检索和生成答案，减少了人工整理和更新FAQ的负担，提高了效率。

4. 增加了答案推理

RAG技术不仅能够检索相关信息，还可以利用生成模型进行复杂的答案推理。这使得系统不仅能够提供直接的事实性回答，还能对复杂问题进行更深层次的分析和解答。

5. 增加内容生成的可追溯性

由于RAG在生成答案时依赖于检索到的真实文档和数据，生成的内容具有可追溯性。用户可以追溯到答案来源，验证信息的准确性和可靠性，增强了系统的透明度和用户信任。

6. 增加问答知识范围的管理权限

通过使用RAG技术，系统管理员可以更好地管理和控制问答知识的范围。管理员可以通过更新和管理检索数据库，确保系统回答的内容在预期的知识范围内，避免提供不相关或不准确的信息。

智普RAG技术方案全景