RAG系统入门：如何构建你的第一个检索增强生成应用

检索增强生成（RAG, Retrieval-Augmented Generation）是一种结合了信息检索和生成模型的混合方法，旨在提高自然语言生成任务的质量和准确性。通过将外部知识库中的信息引入到生成模型中，RAG系统能够生成更贴近事实、更有依据的内容。构建一个RAG应用涉及多个步骤，包括数据准备、模型选择、检索器设计以及生成器训练等。

以下是构建你的第一个RAG应用的详细指南：

1. 数据准备

首先需要准备一个高质量的知识库或文档集合，这些数据将成为检索器的输入源。数据可以是结构化数据库、非结构化文本文件，甚至是网页抓取内容。

• 清洗数据：去除噪声，如HTML标签、无关字符等。
• 分词与索引：使用工具如Elasticsearch或FAISS对数据进行索引处理，以便快速检索。

2. 模型选择

选择合适的预训练模型作为基础。常见的选择包括DPR（Dense Passage Retrieval）用于检索部分，以及T5或BART用于生成部分。

• 检索模型：DPR是一个有效的密集向量检索模型，能从大量文档中高效提取相关信息。
• 生成模型：T5或BART具有强大的文本生成能力，适合后续内容生成任务。

3. 构建检索器

检索器负责从知识库中提取与用户查询最相关的文档片段。

graph TD;
    A[用户查询] --> B[检索器];
    B --> C{相关性排序};
    C --> D[返回Top-N文档];

• 使用DPR或其他相似模型，根据查询生成文档的嵌入向量。
• 对比查询向量与知识库中所有文档的向量，返回最相关的几个文档。

4. 训练生成器

生成器基于检索器返回的相关文档生成最终输出。

• 将检索到的文档片段与用户查询一起作为生成模型的输入。
• 微调生成模型以适应特定任务，例如问答或摘要生成。

5. 集成与测试

将检索器和生成器集成到一个统一的应用程序中，并进行充分测试以确保系统的稳定性和性能。

• 开发API接口供前端调用。
• 收集用户反馈并持续优化模型。