深入理解检索增强生成(RAG)

目录

1. 简介
2. 生成语言模型（LM）的问题
3. 使用向量存储进行检索
4. 检索增强生成（RAG）的工作原理
   • 4.1 生成部分
   • 4.2 检索部分
5. RAG的优势
6. RAG的实施
7. 结论
8. FAQ

1. 简介 👋

大家好，欢迎来到我的频道！今天的视频主题是“检索增强生成”。在这个视频中，我们将探讨检索增强生成的基本概念以及其在生成语言模型中的应用。让我们一起深入了解吧！

2. 生成语言模型（LM）的问题 🤔

传统的生成语言模型（LLM）存在一个问题，那就是模型无法始终提供最新的信息。例如，如果用户询问特斯拉Model X的最新价格，现有的LLM可能会给出一个过时的答案，因为模型是在某个时间点上进行训练的。此外，模型无法理解人类自然语言，这给为其提供最新信息带来了困难。那么，如何解决这些问题呢？

3. 使用向量存储进行检索 🔍

为了解决LLM的限制，我们可以利用向量存储来构建一个检索系统。简单来说，我们将生成语言模型和向量存储结合起来，以获取最新的信息并生成准确的回答。向量存储是一个存储了不同信息的向量集合，它们的向量嵌入表示了各自信息的特征。这样，当用户提出问题时，我们可以通过计算问题向量与存储向量之间的距离来找到与之最接近的向量，从而获取相关信息。

4. 检索增强生成（RAG）的工作原理 🧠

4.1 生成部分

生成部分依赖于生成语言模型（LM），它负责根据用户问题、上下文和所检索到的信息生成回答。这一过程利用了向量存储中提取的信息作为上下文，确保回答与最新信息相符。

4.2 检索部分

检索部分是指生成语言模型从向量存储中检索到相关信息的过程。通过计算问题向量与存储向量的距离，并选择最接近的向量，LM能够获得与用户问题最相关的信息。这种检索方式确保了给出的回答是基于最新的可用信息的。

5. RAG的优势 ✅

使用RAG的方式有以下优势：

• 获取最新的信息：RAG能够从向量存储中检索到最新的信息，而无需频繁训练模型。
• 提供信息来源：RAG在生成回答时可以提供信息来源，使用户能够了解回答的可靠性。

6. RAG的实施 💡

要实施RAG，我们需要将信息分成文档，然后从这些文档中生成向量嵌入。接下来，将这些向量嵌入存储在向量存储中，例如ChromaDB等。当用户提出问题时，将问题嵌入到向量存储中进行检索，并基于检索到的信息和用户问题利用LM的生成能力生成回答。

7. 结论 📜

检索增强生成（RAG）是一种可行的方法，可以解决生成语言模型中的信息更新问题。通过使用向量存储和检索，RAG能够提供最新的准确信息，为用户提供更好的体验。如果你对RAG和向量存储的工作原理感兴趣，欢迎阅读我在Medium上撰写的文章，链接在视频描述中。谢谢观看，希望对大家有所帮助！

FAQ

Q：RAG可以应用在哪些领域？

A：RAG在自然语言处理、智能问答系统和聊天机器人等领域有着广泛的应用。

Q：RAG如何保证回答的准确性？

A：RAG通过从向量存储中检索最相关的信息，并结合用户问题和上下文，利用生成语言模型生成回答，从而提供准确的信息。

Q：RAG的向量存储如何更新？

A：向量存储可以通过定期更新和添加新的向量来保持最新。这可以通过定期更新向量存储中的向量和添加新的文档来实现。

Q：RAG能够处理多语言吗？

A：是的，RAG可以处理多语言。只需将多语言文档生成向量嵌入，并存储在向量存储中即可。

Q：RAG与传统的生成语言模型相比有何优势？

A：与传统的生成语言模型相比，RAG能够提供最新的信息，而不需要频繁训练模型，同时还能提供信息来源。