RAG全栈技术,即“检索增强生成”(Retrieval Augmented Generation)技术,是一种结合了检索和生成两大核心技术的先进方法,旨在显著提升AI系统在回答自然语言问题时的准确性和可靠性。
一、RAG技术基础
- 定义与原理
- RAG技术通过将大量外部数据与基础模型相结合,显著增强了语言模型(LLM)的能力。
- 在处理复杂的查询和生成任务时,RAG首先通过检索模块从大量数据中找到与查询最相关的信息,然后生成模块会利用这些检索到的信息来构建回答或生成文本。
- 核心组件
- 查询处理器(Query Processor):负责预处理用户定义的查询,使其能够与图数据源进行交互。
- 检索器(Retriever):根据预处理后的查询从图数据源中检索相关内容。
- 组织者(Organizer):对检索到的内容进行整理和优化,以提高生成器的性能。
- 生成器(Generator):根据组织后的信息生成最终答案。
- 技术迭代
- 自2020年提出以来,RAG系统不断优化和迭代,从最初的朴素RAG(Naive Rag),到高级RAG(Advance Rag),再到模块化RAG(Modular Rag),以解决实际应用中遇到的问题。
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二、RAG技术进阶
- 高级模式
- Retrieve-and-rerank:在Naive RAG基础上的升级,增加了重排序步骤,显著提升了检索精度,减少生成错误。
- Multimodal RAG:强化了对多模态数据的支持,能够处理图像、视频、音频等多种模态数据,实现模态对齐和融合。
- Graph RAG:引入图数据库,将文档、实体及其关系建模为图结构,能够深度挖掘知识点间关系,精准扩展上下文。
- Hybrid RAG:结合了图结构和传统检索方法,能够更灵活地应对不同需求。
- Agentic RAG Router:引入AI Agent作为智能路由器,根据用户查询动态选择最佳处理路径。
- Agentic RAG Multi-Agent:进一步升级,引入多个专门的AI Agent协同工作,实现多任务并行处理。
- 性能指标
- 精准率(Precision):衡量信号与噪音的比例,即检索到的相关文档与所有检索到的文档的比例。
- 召回率(Recall):衡量完整性,即检索到的相关文档与所有相关文档的比例。
- F1分数:精确率和召回率的调和平均值。
- 平均倒数排名(MRR):计算最相关文档的倒数排名的平均值,值越高表示检索系统性能越好。
- 平均精确率均值(MAP):考虑所有相关文档,对检索结果的排序非常敏感,值越高表示检索系统的排名性能越好。
- 归一化折损累计增益(NDCG):赋予排在前面的相关文档更高的权重,值越接近1表示检索性能越佳。
三、打造高精准AI应用
- 应用场景
- RAG技术可以广泛应用于文档问答、内容生成、技术支持、多模态问答、图像描述生成、跨模态搜索、医疗诊断、知识管理、内容推荐、因果推理等多个领域。
- 实施步骤
- 确定需求:明确AI应用的具体需求和目标。
- 数据准备:收集并整理外部知识库和文档集合。
- 模型选择与训练:根据需求选择合适的RAG模式,并进行模型训练和微调。
- 性能评估与优化:使用上述性能指标对模型进行评估,并根据评估结果进行优化。
- 注意事项
- 效果问题:企业担心RAG应用后效果不佳,影响核心场景的业务。因此,在实施前需要进行充分的测试和验证。
- 性能问题:RAG链路中多次调用大模型会导致离线和在线性能下降。需要优化模型结构和算法,提高处理速度。
- 成本问题:RAG应用需要多次调用大模型,成本较高。需要合理规划资源使用,降低成本。
综上所述,RAG全栈技术是一种强大的自然语言处理技术,通过结合检索和生成的优势,为打造高精准AI应用提供了有力支持。在实施过程中,需要充分考虑需求、数据、模型选择、性能评估与优化等方面的问题,以确保最终应用的准确性和可靠性。