从零开始手把手教你大模型RAG
时间: 2025-02-03 10:10:35 浏览: 86
### 构建和训练大规模语言模型RAG
#### 准备工作
构建和训练像RAG这样的大规模语言模型涉及多个复杂的步骤和技术组件。为了确保成功实现这一目标,前期准备至关重要。这不仅包括硬件资源的选择,还包括软件环境搭建以及数据集的收集与处理。
对于硬件而言,建议使用配备高性能GPU集群来加速计算过程;而对于软件,则需安装PyTorch框架及其依赖库,并配置相应的开发工具链[^1]。
#### 数据获取与预处理
高质量的数据源是训练有效的大规模语言模型的基础。针对特定领域应用时,应优先考虑那些能够反映该领域特征并具有一定规模的真实语料作为训练素材。此外,还需对原始文本执行清洗、分词等一系列操作以便后续用于模型训练。
#### 模型架构设计
RAG(Retrieval-Augmented Generation)是一种结合检索机制与生成式方法于一体的混合型自然语言处理方案。其核心思想是在编码器端引入外部知识库查询功能,使得解码过程中可以充分利用已有信息提高回复质量。具体来说:
- **检索模块**:负责从大量文档集合中快速定位最相关的片段;
- **生成模块**:基于Transformer结构,接收来自检索部分的结果连同用户提问共同构成上下文输入序列,进而完成最终的回答合成任务[^2]。
#### 实现细节说明
以下是简化版Python代码示例展示如何创建一个简单的RAG实例:
```python
from transformers import RagTokenizer, RagRetriever, RagSequenceForGeneration
tokenizer = RagTokenizer.from_pretrained("facebook/rag-token-base")
retriever = RagRetriever.from_pretrained(
"facebook/dpr-question_encoder-single-nq-base",
index_name="exact",
use_dummy_dataset=True,
)
model = RagSequenceForGeneration.from_pretrained("facebook/rag-sequence-base")
input_dict = tokenizer.prepare_seq2seq_batch(
["What is the capital of France?"], return_tensors="pt"
)
generated_ids = model.generate(input_ids=input_dict["input_ids"])
print(tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True))
```
此段脚本展示了加载预训练权重文件、定义检索器对象以及调用`generate()`函数生成答案的过程。当然实际项目里还需要进一步调整超参数设置以适应不同场景需求[^3]。
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