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。
