RAG优化策略总结_rag 对文档 做总结

了解 RAG 的基础

在深入研究优化策略之前，我们必须要充分了解 RAG 的工作原理。RAG 的核心包括两个主要组件：

a) 检索系统：该组件根据输入的查询搜索大量文档或知识库以查找相关信息。

b) 生成回答：将检索到的信息与原始查询结合起来，生成连贯的、适合上下文的响应。

RAG 的神奇之处在于它能够利用外部知识源，使模型能够访问最新信息并减少可能困扰传统语言模型的幻觉（产生虚假或不相关的信息）。

优化数据准备和索引

任何成功的 RAG 系统的基础都是高质量、精心准备的数据。以下是一些有效策略：

a）数据清理和预处理：

• 删除重复内容以减少噪音并提高检索效率。

• 标准化文本格式（例如一致的大写字母、特殊字符的处理）。

• 考虑使用词干提取或词形还原来改善查询和文档之间的匹配。

b) 分块策略：

• 尝试不同的块大小来找到上下文保留和检索粒度之间的最佳平衡。

• 考虑保留信息的逻辑单元而不是任意字符限制的语义分块方法。

• 实现块之间的重叠以维持跨边界的上下文。

c) 元数据丰富：

• 向您的文档添加相关元数据（例如来源、日期、作者、类别），以实现更有针对性的检索。

• 考虑从文档中提取关键实体或概念并将其作为元数据包含在内。

d) 索引技术：

• 探索不同的索引方法，例如倒排索引、向量索引或混合方法。

• 实施有效的更新机制，使您的索引保持最新信息。

• 考虑对大规模数据集使用分层索引以提高检索速度。

• 提高检索质量

RAG 的检索组件对于为生成模型提供相关上下文至关重要。以下是一些提高检索质量的策略：

a）高级嵌入技术：

• 尝试不同的嵌入模型（例如 BERT、SBERT、DPR）以找到最适合您的领域的模型。

• 考虑在特定数据集上微调嵌入模型以提高相关性。

• 如果您的数据包含图像或其他非文本内容，请探索多模式嵌入。

b) 混合检索方法：

• 将密集检索（使用嵌入）与稀疏检索（例如 BM25）相结合，以提高覆盖率。

• 实施重新排序步骤以进一步细化初始检索结果。

• 考虑使用查询扩展技术来提高召回率。

c）上下文检索：

• 实现对话上下文跟踪以提高多轮交互中的相关性。

• 探索处理长格式查询或复杂信息需求的技术。

d）多样性与相关性的平衡：

• 实施策略以确保检索到的文档多样化同时保持相关性。

• 考虑使用最大边际相关性（MMR）等技术来平衡新颖性和相关性。

• 掌握 RAG 的快速工程

有效的提示工程对于引导生成模型产生高质量的输出至关重要。以下是对 RAG 特别有用的一些策略：

a）情境整合：

• 尝试使用不同的方式将检索到的信息合并到提示中（例如，前缀、后缀、交错）。

• 在查询、检索到的上下文和模型指令之间使用清晰的界限。

b) 指令清晰度：

• 提供有关如何使用检索到的信息的明确说明。

• 在使用外部知识时包括引用或归因的指导。

c) 处理多个检索到的文档：

• 制定从多个检索源综合信息的策略。

• 实施解决检索到的信息中的冲突或矛盾的技术。

d) 动态提示：

• 根据查询和检索信息的性质实施自适应提示策略。

• 考虑在提示中使用少量示例来指导模型的行为。

e) 及时校准：

• 根据输出质量和用户反馈定期评估和改进您的提示。

• 实施 A/B 测试来比较不同的提示策略。

• 利用向量数据库实现高效的 RAG

向量数据库专门用于存储和高效查询数据的高维向量表示，使其成为 RAG 检索组件的理想选择。以下是向量数据库如此重要的原因以及如何有效利用它们：

a）可扩展性和性能：

• 向量数据库针对处理大规模相似性搜索进行了优化，这对于具有广泛知识库的 RAG 系统至关重要。

• 与传统数据库相比，它们提供明显更快的查询时间，特别是在高维空间中的最近邻搜索。

b) 选择正确的向量数据库：

• 选择向量数据库时，请考虑数据大小、查询延迟要求和可扩展性需求等因素。

• 热门选项包括 Faiss、Milvus、Pinecone 和 Weaviate。每种方案都有各自的优势，因此请根据您的具体用例进行评估。

• 对于较小的数据集或原型，FAISS 或 Annoy 等更简单的解决方案可能就足够了，而较大的生产系统可能会受益于更强大的分布式解决方案，如 Milvus 或 Pinecone。

c) 索引策略：

• 尝试不同的索引算法（例如 HNSW、IVF、PQ）来找到适合您用例的搜索速度和准确性之间的最佳平衡。

• 考虑精确和近似最近邻搜索方法之间的权衡。

d）嵌入模型和维度：

• 选择符合您的数据和任务要求的嵌入模型。这可以是通用模型（如 BERT），也可以是特定领域的模型。

• 注意嵌入维数对存储要求和查询性能的影响。一些向量数据库在低维嵌入下表现更好。

e）元数据和过滤：

• 利用向量数据库的元数据存储功能，实现强大的过滤和混合搜索功能。

• 在执行向量相似性搜索之前，根据元数据实现有效的预过滤以缩小搜索空间。

f) 更新和维护：

• 当有新信息可用时，制定有效更新向量数据库的策略。

• 考虑实施增量更新，以避免因微小更改而进行完全重新索引。

g）聚类和数据组织：

• 探索语义聚类等技术来组织向量空间，提高检索效率。

• 考虑对非常大的数据集采用分层方法，以实现有效的从粗到细的搜索。

h) 混合搜索功能：

• 利用支持混合搜索的向量数据库，将向量相似度与关键字或 BM25 样式匹配相结合，以提高检索质量。

• 尝试用不同的方式结合向量和关键字搜索结果。

i）监控和优化：

• 对向量数据库性能实施全面监控，包括查询延迟、召回率和资源利用率。

• 定期分析查询模式并相应地调整索引策略或硬件资源。

j) 硬件考虑：

• 对于大规模部署，请考虑硬件选择（CPU 与 GPU）对向量搜索性能的影响。

• 根据您的可扩展性和管理要求评估云托管解决方案与自托管选项。

k) 多模态向量数据库：

• 对于涉及多种数据类型（文本、图像、音频）的应用程序，请考虑支持多模式索引和检索的向量数据库。

• 探索有效组合和查询不同模式的技术。

l）隐私和安全：

• 评估向量数据库的安全特性，特别是对于敏感应用程序。

• 考虑使用加密搜索或联合学习等技术来实现隐私保护的 RAG 系统。

正确的向量数据库解决方案可以使一个难以处理大型数据集的系统与一个能够以闪电般的速度检索时间轻松处理数百万个文档的系统之间产生差异。

请记住，向量数据库的选择和配置应该是 RAG 优化过程不可或缺的一部分。请毫不犹豫地尝试不同的解决方案，并根据您的特定要求和性能指标微调您的设置。

针对 RAG 的微调语言模型

虽然 RAG 可以与现成的语言模型配合使用，但微调可以显著提高特定领域或任务的性能。以下是一些值得考虑的策略：

a）领域适应：

• 在特定领域数据上微调语言模型，以提高目标领域的理解和生成。

• 在对更具体的任务进行微调之前，考虑先对大量领域内文本进行持续的预训练。

b）针对特定任务的微调：

• 为您的特定用例开发模拟 RAG 过程（查询、检索到的上下文、期望的输出）的自定义数据集。

• 实施指令微调等技术来提高模型遵循提示中的特定指令的能力。

c) 检索感知训练：

• 探索使语言模型在微调过程中更了解检索过程的方法。

• 考虑对检索和生成组件进行联合训练，以实现端到端优化。

d) 控制效率：

• 微调模型以改善对生成风格、长度和内容的控制。

• 实施 PEFT（参数有效微调）等技术，以减少计算要求同时保持性能。

• 实施高效的 RAG 管道

优化整体 RAG 管道对于实际应用至关重要。以下是一些提高效率和可扩展性的策略：

a）缓存和预计算：

• 为经常访问的文档或查询结果实现缓存机制。

• 在可能的情况下预先计算嵌入和其他资源密集型操作。

b）异步处理：

• 实现异步检索以减少面向用户的应用程序中的延迟。

• 考虑对离线或大容量场景进行批处理。

c）资源管理：

• 为 RAG 管道的不同组件实现高效的负载平衡和资源分配。

• 优化内存使用情况，特别是对于大规模部署。

d) 简化流程：

• 通过分析和分析来识别并消除 RAG 管道中的瓶颈。

• 考虑在资源受限的环境中使用轻量级模型或量化。

• 评估与持续改进

严格评估和反复改进是开发高性能 RAG 系统的关键。以下是一些有效策略：

a）综合评估指标：

• 实施一套多样化的评估指标，涵盖检索质量、生成质量和整体系统性能。

• 考虑自动指标（例如 BLEU、ROUGE、困惑度）和人工评估。

b) 有针对性的测试：

• 开发专门挑战 RAG 系统不同方面的测试集（例如，处理稀有信息、多跳推理）。

• 实施对抗性测试来识别潜在的故障模式。

c）A/B测试和实验：

• 建立一个强大的实验框架，以系统地比较不同的 RAG 配置。

• 实施在线 A/B 测试以进行真实世界的性能评估。

d）反馈回路：

• 建立机制收集和整合用户反馈，以不断改进。

• 实施主动学习方法来确定系统需要改进的领域。

• 处理极端情况和挑战

每个 RAG 系统都会遇到困难的情况。以下是处理常见挑战的一些策略：

a）处理不充分或不相关的检索信息：

• 当无法检索高质量信息时实施后备策略。

• 开发模型的技术来承认不确定性或缺乏信息。

b）处理矛盾的信息：

• 实施模型策略来识别和协调检索到的信息中的矛盾。

• 当无法得出明确的答案时，请考虑提出多种观点。

c）管理大型知识库：

• 为非常庞大或快速变化的知识库制定有效的更新和维护策略。

• 实施版本控制和跟踪来管理知识库随时间的演变。

d）解决偏见和公平问题：

• 实施技术来识别和减轻检索和生成组件中的偏差。

• 定期审核您的系统是否存在公平性和代表性问题。

• 探索先进的 RAG 架构

随着该领域的发展，新的 RAG 架构不断涌现。以下是一些值得考虑的前沿方法：

a）多步骤推理：

• 为需要多跳推理的复杂查询实现迭代检索生成循环。

• 探索思路链提示等技术来提高推理能力。

b）混合架构：

• 将 RAG 与其他技术（例如情境学习或小样本提示）相结合，以提高性能。

• 探索动态决定何时依赖检索与模型固有知识的架构。

c) 多模态RAG：

• 扩展 RAG 以处理多模式输入和输出（例如文本、图像、音频）。

• 开发跨模态信息合成的检索和生成策略。

d) 个性化 RAG：

• 实现用户特定的知识库或检索偏好，以获得个性化体验。

• 探索平衡个性化与隐私考虑的技术。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

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第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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