RAG问答实战

### 基于 RAG 的问答系统实现 RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种结合了检索技术和生成技术的方法，在问答系统中有广泛的应用。以下是关于如何实现 RAG 模型的具体方法以及其在问答场景中的实际应用。 #### 1. 数据加载与预处理 数据加载是构建 RAG 系统的第一步。通常情况下，需要将结构化或非结构化的文档转换为适合模型输入的形式。可以利用 LangChain 提供的功能来完成这一过程[^1]。例如： ```python from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter from langchain.document_loaders import DirectoryLoader, TextLoader # 加载本地文件夹下的所有文本文件 loader = DirectoryLoader("./data", glob="**/*.txt", loader_cls=TextLoader) # 将加载的数据分割成小片段 text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=200) docs = text_splitter.split_documents(loader.load()) ``` 上述代码展示了如何从指定目录中读取 `.txt` 文件并将其拆分为更小的文本块以便后续处理。 #### 2. 向量存储与相似度计算 为了提高检索效率，需将文本嵌入向量空间，并存入专门设计用于高效查询的数据库中。这里推荐使用 Hugging Face 上开源的大规模中文编码器 BGE 来获取高质量的语义表示[^2]。 安装和下载 BGE 编码器如下所示： ```bash pip install sentence-transformers modelscope download --model BAAI/bge-large-zh-v1.5 --local_dir ./bge-models/ ``` 接着定义函数以生成句子嵌入： ```python from sentence_transformers import SentenceTransformer def get_embeddings(text_list): model_path = "./bge-models/" embedder = SentenceTransformer(model_path) embeddings = embedder.encode(text_list) return embeddings ``` 随后可选用 Milvus 或 FAISS 等工具建立索引服务，从而支持快速近似最近邻搜索操作。 #### 3. 构建检索组件 有了前面准备好的资源之后就可以着手搭建核心部分——检索机制了。此环节主要依赖 BM25、TF-IDF 或者前述提到过的向量化匹配策略找出最贴近提问意图的知识条目集合作为上下文提供给下游的语言生产单元参考依据之一。 下面给出一段简单的伪代码示意整个流程逻辑框架： ```python class Retriever: def __init__(self, index_file, doc_texts): self.index = load_index(index_file) # Load pre-built vector database. self.doc_texts = doc_texts # Original document contents. def search(self, query, top_k=5): """Search relevant documents based on the input question.""" query_emb = get_embeddings([query]) results = self.index.search(query_emb, k=top_k)[0] retrieved_docs = [] for idx in results.indices: retrieved_docs.append({"score": float(results.distances[i]), "content": self.doc_texts[idx]}) return retrieved_docs ``` #### 4. 集成生成模块 最后一步便是引入强大的 LLM 完成最终答案创作工作。考虑到性能因素可以选择微调版 GPT/Qwen 这样的通用对话代理角色或者直接采用零样本推理模式运行原生版本即可满足大多数业务需求。 整体架构图大致如下描述： - **Query Input**: 用户提交待解答疑问； - **Document Retrieval**: 调用上文中介绍过的技术手段定位关联资料摘要列表； - **Answer Generation**: 把筛选出来的素材连同原始询问一起送至大型预训练网络内部经过多轮迭代优化得出最佳回复文案输出展示给终端使用者查看确认无误结束交互循环周期。 --- ###