RAG八股

### RAG 架构的基础知识 检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, 简称 RAG）是一种结合信息检索与文本生成的技术，旨在提升模型回答的准确性与信息丰富度。RAG 的核心理念是从外部知识库中提取相关信息并将其作为上下文输入到生成模型中[^2]。 #### RAG 架构的工作原理 RAG 架构主要分为两个部分：**检索模块 (Retriever)** 和 **生成模块 (Generator)**。 - **检索模块**: 负责从大规模的知识库或文档集中找到与用户查询最相关的片段。这些片段被用作生成模块的上下文输入[^2]。 - **生成模块**: 利用检索到的相关信息以及用户的原始查询，生成最终的回答。这一过程可以看作是一个条件生成任务，其中生成的内容受到检索结果的影响[^2]。 为了进一步优化检索效果，一些实现会采用双塔结构来表示 query 和 document 特征向量，并通过相似度计算选出 top-k 文档[^4]。 --- ### RAG 架构的应用场景 RAG 技术广泛应用于问答系统、对话机器人等领域，在实际部署中有如下特点： - 提升生成内容的真实性与多样性； - 支持实时更新的知识源接入； - 减少对固定训练集的依赖，从而适应快速变化的数据环境[^3]。 然而需要注意的是，尽管 RAG 可以有效改善某些类型的 NLP 任务表现，但它也面临诸如效率瓶颈等问题，尤其是在面对超大规模语料时如何平衡速度与精度成为一大挑战[^1]。 --- ### 关于 RAG 的常见面试题目解析 以下是几个围绕 RAG 主题设计的经典问题及其解答思路： #### Q1: 描述一下什么是 Retriever？ A1: Retriever 是指在给定一个问题或者一段话的情况下，能够返回一组可能含有答案的文章段落或者是句子列表的功能组件。它通常是基于机器学习算法构建而成，例如 BM25 或者 Transformer-based 方法等。 #### Q2: 如何评估一个有效的 retriever 性能? A2: 对于 effectiveness measurement 来说，我们可以考虑 Precision@K , Recall @ K 这样的标准；而对于 efficiency，则更多关注 latency 和 throughput 指标[^4]。 #### Q3: Traditional RAG vs Agentic RAG – What's the difference ? A3: Compared to traditional static single-step retrieval and generation approach within standard RAG framework which has limitations such as inability dynamically search more info during multi-turn conversations or complex reasoning tasks processing etc., agentic version introduces intelligent agents at every stage of operation allowing adaptive strategies according context needs.[^1] #### Q4: Can you explain how prompt engineering relates with RAG systems' performance improvement efforts ? A4: Since prompts play crucial role determining final output quality especially when dynamic changes occur frequently over timeframes considered here, optimizing their construction becomes essential aspect improving overall system accuracy rates achieved through better alignment between retrieved contexts provided by retrievers alongside generated responses produced via generators accordingly. --- ### 示例代码展示 下面给出了一种简单的 Python 实现方式用于演示基本概念操作流程: ```python from transformers import RagTokenizer, RagRetriever, RagSequenceForGeneration tokenizer = RagTokenizer.from_pretrained("facebook/rag-sequence-nq") retriever = RagRetriever.from_pretrained( "facebook/rag-sequence-nq", index_name="exact", use_dummy_dataset=True ) model = RagSequenceForGeneration.from_pretrained("facebook/rag-sequence-nq", retriever=retriever) question = "What is the capital city of France?" input_ids = tokenizer.question_encoder(question, return_tensors="pt")["input_ids"] outputs = model.generate(input_ids) answer = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True) print(f"Answer:{answer}") ``` ---