RAG 检索增强生成模型

### 检索增强生成模型（RAG）的工作原理 检索增强生成模型（RAG）结合了检索模型和生成模型，通过动态检索外部知识库中的信息来补充文本生成能力。其核心思想是利用检索模型从大规模数据集中获取相关上下文信息，并将这些信息传递给生成模型以生成高质量的响应[^1]。具体而言，RAG技术通过融合大语言模型（LLMs）的生成能力和外部知识库的检索功能，实现了准确、丰富且时效性强的文本输出[^2]。 在工作流程中，RAG模型首先使用检索组件对输入问题进行处理，从外部知识库中提取与问题相关的文档片段或段落。然后，生成组件基于检索到的信息以及原始输入生成最终的响应。这种设计使得RAG能够突破传统预训练语言模型的静态知识局限性，支持动态引入最新的外部信息[^2]。 --- ### RAG 的实现方法 RAG的实现通常依赖于两种主要组件：**检索模型**和**生成模型**。以下为其实现的关键步骤： #### 1. 数据准备 构建一个包含丰富知识的私有或专有数据源作为检索模型的基础。这些数据可以包括结构化数据库、非结构化文档集合或其他形式的知识库。为了提高检索效率，需要对数据进行预处理，例如分词、向量化等操作[^3]。 #### 2. 检索模型 选择或开发适合的检索模型，如基于密集表示的学习到检索（DPR, Dense Passage Retrieval）模型。该模型通过编码器将查询和文档分别映射到同一语义空间中的向量表示，从而计算相似度并选出最相关的文档片段[^3]。 #### 3. 生成模型 将检索到的相关文档片段与原始输入一起传递给生成模型（如T5、BART等），以生成最终的响应。生成模型可以根据检索到的信息调整其输出内容，确保生成结果既符合用户需求又具备高准确性[^1]。 --- ### RAG 的代码示例 以下是一个基于 LangChain 实现 RAG 的简单代码示例，展示了如何结合检索和生成模型完成任务[^3]。 ```python from langchain import OpenAI, VectorDBQA from langchain.prompts import PromptTemplate from langchain.chains import RetrievalQA from langchain.vectorstores import FAISS from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings # 初始化嵌入模型和向量数据库 embeddings = OpenAIEmbeddings() vectorstore = FAISS.load_local("path/to/faiss_index", embeddings) # 定义提示模板 prompt_template = """Use the following pieces of context to answer the question. {context} Question: {question} Answer:""" PROMPT = PromptTemplate(template=prompt_template, input_variables=["context", "question"]) # 初始化生成模型 llm = OpenAI(temperature=0) # 构建 RAG 链 qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type( llm=llm, chain_type="stuff", retriever=vectorstore.as_retriever(), return_source_documents=True, chain_type_kwargs={"prompt": PROMPT} ) # 示例查询 query = "什么是检索增强生成模型？" result = qa_chain({"query": query}) print(result["result"]) ``` 上述代码中，`FAISS` 是一种高效的向量数据库工具，用于存储和检索文档的嵌入表示。`OpenAIEmbeddings` 负责生成文档和查询的嵌入向量，而 `RetrievalQA` 则整合了检索和生成过程[^3]。 --- ###