RAG 数据提取

### RAG 架构中的数据提取方法 RAG（Retrieve-Augment-Generate）架构是一种结合检索和生成技术的方法，其核心在于从外部知识库中提取相关信息并增强模型的上下文理解能力。以下是关于 RAG 架构中数据提取方法的具体实现细节： #### 1. 检索器的设计与功能 RAG 架构的关键组成部分之一是 **检索器 (Retriever)**，它负责从外部数据源中提取与用户查询相关的信息[^2]。检索器的主要任务是对用户的输入查询进行分析，并基于此评估数据库中文档的相关性。常见的检索器可以分为以下几种类型： - **稀疏检索器**: 基于词频统计或倒排索引的技术，例如 BM25 或 TF-IDF。 - **密集检索器**: 利用深度学习模型计算文档嵌入向量并与查询向量比较相似度，例如 DPR (Dense Passage Retriever)[^4]。 这些检索器能够高效地筛选出最相关的候选文档集合，从而为后续生成阶段提供必要的背景信息。 #### 2. 外部数据源的选择与处理 为了支持高效的检索操作，在构建 RAG 系统之前需准备高质量的外部数据源。这通常涉及以下几个方面的工作流程： - 数据收集：获取领域特定的知识库或者公开可用的大规模语料库作为检索目标； - 数据清洗与标注：利用工具如 Appen 的 AI 数据注释平台来提升专有数据的质量，确保它们能被有效应用于实际场景当中[^1]； - 向量化存储：将文本转换成数值表示形式以便快速查找匹配项——比如通过 Sentence-BERT 创建固定长度的特征向量表征每篇文档内容。 #### 3. Python 示例代码展示如何实现简单的BM25算法来进行初步的数据提取尝试 下面给出一段使用 `rank_bm25` 库实现基本BM25检索逻辑的例子: ```python from rank_bm25 import BM25Okapi # 假设我们有一个小型语料库 corpus = [ "The quick brown fox jumps over the lazy dog", "Never jump over the lazy dog quickly", "A slow red fox crawls under a sleeping dog" ] tokenized_corpus = [doc.lower().split() for doc in corpus] bm25 = BM25Okapi(tokenized_corpus) query = "quick fox" tokenized_query = query.lower().split() doc_scores = bm25.get_scores(tokenized_query) top_n_docs = bm25.get_top_n(tokenized_query, corpus, n=2) print(top_n_docs) ``` 上述脚本展示了怎样运用BM25技术针对一组预先定义好的句子执行关键词匹配运算，进而挑选出得分最高的若干条目返回给调用者。 #### 结论 综上所述，RAG 架构下的数据提取机制依赖强大的检索技术和精心策划的数据管理策略共同协作完成整个过程。无论是采用传统的稀疏方法还是现代化的神经网络驱动方案，都旨在优化最终呈现给用户的答案质量的同时保持系统的灵活性与扩展潜力。