RAG从入门到精通系列：基础RAG详解

前言LLMLarge Language Model大型语言模型是一个功能强大的新平台但它们并不总是使用与我们的任务相关的数据或者是最新的数据进行训练。RAGRetrieval Augmented Generation检索增强生成是一种将 LLM 与外部数据源例如私有数据或最新数据连接的通用方法。它允许 LLM 使用外部数据来生成其输出。要想真正掌握 RAG我们需要学习下图所示的技术技巧这个图看起来很让人头大但是不用担心你来对地方了。本系列教程将从头开始介绍如何建立对 RAG 的理解。我们先从Indexing索引、Retrieval检索和Generation生成的基础知识开始。下面的流程图说明了基础 RAG 的过程我们对外部文档建立索引Indexing根据用户的问题去检索Retrieval相关的文档将问题和相关的文档输入 LLM 生成Generation最终答案。Indexing我们从加载文档开始学习 Indexing。LangChain 有超过 160 种不同的文档加载器我们可以使用它们从许多不同的来源抓取数据进行 Indexing。https://python.langchain.com/docs/integrations/document_loaders/我们将 Question问题输入到 Retriever检索器Retriever 也会加载外部文档知识然后筛选出与 Question 相关的文档我们需要将 Text Representation文本表示转成 Numerical Representation数值表示才能更好地实现相关性比如余弦相似度筛选有很多种方法可以将文本转成数值表示典型的有Statistical基于统计学Machine Learned基于机器学习目前最常用的就是使用机器学习方法将文本转成固定长度的可捕获文本语义的 Embedding Vector嵌入向量。有很多开源的 Embedding Model比如 BAAI 系列可以将文本转成 Embedding Vector。但是这些模型能接受的 Context Window上下文窗口有限一般在 512~8192 个 token如果你不知道什么是 token 的话请跳到文末。所以正常的流程是我们将外部文档切分成一个个 Split使得这些 Split 的长度能够满足 Embedding Model 的 Context Window到现在我们已经掌握了 Indexing 的理论了现在可以用 Qwen BAAI LangChain Qdrant 实践了。首先配置 LLM 和 Embedding Model然后加载外部文档这里的文档是一个网页博客正如我之前说的 Embedding Model 的 Context Window 有限我们不能直接把整篇文档丢进去所以要将原始文档拆分成一个个文档块接下来就是配置 Qdrant 向量数据库最后一步对文档块建立索引并存到向量数据库中RetrievalRetrieval 就是根据我们提出的问题的语义向量也就是 Embedding Vector去按照某种距离/相似度衡量方法找出与之相似的 k 个 Split 的语义向量。下图演示了一个在一个 3D 空间的 Embedding Vector RetrievalEmbedding Vector 通常存储在 Vector Store向量数据库中Vector Store 实现了各种比较 Embedding Vector 之间相似度的方法。接下来我们用在 Indexing 时构建的 Vector Store 构建一个 retriever然后输入问题并进行检索根据我们设定的 k 值我们检索出了一个与问题相关的文档块。Generation现在我们已经能够根据用户的问题检索出与之相关的知识片段Split那么我们现在需要将这些信息问题 知识片段输入 LLM让 LLM 帮忙生成一个有时事实依据知识片段的回答我们需要问题和知识片段放到一个字典中问题放到 Question 这个 key知识片段放到 Context 这个 key然后通过 PromptTemplate 组成一个 Prompt String最后将 Prompt String 输入 LLMLLM 再产生回答。看起来很复杂但这就是 LangChain 和 LlamaIndex 这类框架存在的意义细心的你发现返回的结果是一个 AIMessage 对象我们可能需要一个纯字符串的输出结果而且检索过程和生成过程是分开的这很不方便。不过我们可以借助于 LangChain 将上述检索和生成过程链Chain在一起LangSmith如果你还是对整个 RAG 管道过程很陌生那么不妨去 LangSmith 页面上看一下整个过程是怎么被一步步串到一起的LangSmith 是一个用于构建生产级 LLM 应用程序的平台。它允许我们密切监控和评估我们的应用程序以便我们可以快速、自信地交付。使用 LangSmith我们可以跟踪 LLM 应用程序了解 LLM 调用和应用程序逻辑的其他部分。什么是 tokentoken 是模型用来表示自然语言文本的基本单位可以直观的理解为“字”或“词”。对于英文文本来说1 个 token 通常对应 3 至 4 个字母对于中文文本来说1 个 token 通常对应一个汉字最后的最后感谢你们的阅读和喜欢作为一位在一线互联网行业奋斗多年的老兵我深知在这个瞬息万变的技术领域中持续学习和进步的重要性。为了帮助更多热爱技术、渴望成长的朋友我特别整理了一份涵盖大模型领域的宝贵资料集。这些资料不仅是我多年积累的心血结晶也是我在行业一线实战经验的总结。这些学习资料不仅深入浅出而且非常实用让大家系统而高效地掌握AI大模型的各个知识点。如果你愿意花时间沉下心来学习相信它们一定能为你提供实质性的帮助。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】大模型知识脑图为了成为更好的 AI大模型 开发者这里为大家提供了总的路线图。它的用处就在于你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源保证自己学得较为全面。经典书籍阅读阅读AI大模型经典书籍可以帮助读者提高技术水平开拓视野掌握核心技术提高解决问题的能力同时也可以借鉴他人的经验。对于想要深入学习AI大模型开发的读者来说阅读经典书籍是非常有必要的。实战案例光学理论是没用的要学会跟着一起敲要动手实操才能将自己的所学运用到实际当中去这时候可以搞点实战案例来学习。面试资料我们学习AI大模型必然是想找到高薪的工作下面这些面试题都是总结当前最新、最热、最高频的面试题并且每道题都有详细的答案面试前刷完这套面试题资料小小offer不在话下640套AI大模型报告合集这套包含640份报告的合集涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师还是对AI大模型感兴趣的爱好者这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】