AI大模型 RAG embedding
时间: 2025-02-06 13:03:43 浏览: 74
### AI 大型模型中的 RAG 技术及其 Embedding 使用
#### 嵌入层的作用与实现方式
嵌入(Embedding)在检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG) 中扮演着至关重要的角色。通过将离散的文本转换成连续空间内的稠密向量表示,使得机器能够更好地理解和处理自然语言信息[^1]。
对于RAG而言,在检索阶段会利用预训练好的编码器来计算文档片段或查询语句对应的embeddings。这些高维实数向量不仅包含了词义本身的信息,还融合了上下文环境的影响因素。具体来说:
- **Dense Passage Retrieval (DPR)**:这是一种高效的密集检索方法,由Karpukhin等人提出并应用于RAG架构之中。它采用双塔结构分别对问题和候选段落进行编码得到各自的embedding表示;之后再基于余弦相似度或其他距离度量函数来进行匹配打分,从而筛选出最有可能包含正确答案的一组passages作为后续解码过程的知识补充材料[^2]。
```python
from transformers import DPRQuestionEncoder, DPRContextEncoder, DPRConfig
config = DPRConfig()
question_encoder = DPRQuestionEncoder(config)
context_encoder = DPRContextEncoder(config)
def encode_query(query_text):
inputs = tokenizer(query_text, return_tensors="pt")
embeddings = question_encoder(**inputs).pooler_output
return embeddings
def encode_passage(passage_texts):
batch_inputs = [tokenizer(text, return_tensors="pt") for text in passage_texts]
all_embeddings = []
with torch.no_grad():
for input_tensor in batch_inputs:
embedding = context_encoder(**input_tensor).pooler_output
all_embeddings.append(embedding)
stacked_embeddings = torch.stack(all_embeddings)
return stacked_embeddings
```
上述代码展示了如何使用Hugging Face Transformers库创建DPR编码器实例,并定义辅助函数用于获取query及多个candidate passages相应的低维度特征表达形式。
#### 实现细节探讨
当涉及到实际部署时,考虑到性能开销问题,通常不会实时重新计算每一个可能相关联的文章节选部分的representation vector。相反地,预先建立好大规模corpus内各条记录对应于特定版本transformers model所产生的fixed-size numeric array集合——即所谓的“倒排索引”,可以极大程度上加速在线服务环节里针对新输入请求快速定位潜在有用资源的速度。
此外值得注意的是,尽管当前主流趋势倾向于选用更大规模的基础网络以期获得更好的泛化能力,但对于某些特殊应用场景下适当缩小整体参数规模反而有助于提升最终效果。因此,在设计具体的实施方案过程中应当综合考量各方面权衡利弊做出合理抉择。
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