检索增强生成（RAG）技术

随着大型语言模型（LLMs）在自然语言处理（NLP）领域的显著进步，它们在多个评估基准测试中显示出超越人类水平的语言和知识掌握能力。然而，这些模型在实际应用中也面临着一系列挑战，如制造事实、知识更新缓慢和答案缺乏透明度等问题。为了解决这些问题，研究者提出了检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）技术，它通过从外部知识库检索相关信息来辅助大型语言模型回答问题，已经被证明能显著提高回答的准确性。

RAG的核心优势

RAG技术的核心优势在于其能够提高答案的准确性、增加用户信任、便于知识更新和引入特定领域知识。它结合了LLMs的参数化知识和外部知识库的非参数化知识，有效地解决了知识更新的问题，并通过引用来源提高了答案的透明度。

提高答案准确性： RAG通过从外部知识库中检索相关信息，并将其与语言模型的生成能力结合，可以显著提升生成答案的准确性。这种准确性的提升尤其体现在知识密集型任务中，如专业领域的问答系统。
增加用户信任：由于RAG能够引用外部知识库中的信息来支持其回答，用户可以追溯答案的来源，从而增加了对模型输出的信任度。这种可验证性是提高用户满意度和接受度的关键因素。
便于知识更新和引入特定领域知识： RAG结合了LLMs的参数化知识（即模型内部的知识）和外部知识库的非参数化知识（即存储在数据库中的信息）。这种结构允许模型轻松地通过更新知识库来获取最新信息，而不需要对模型本身进行重新训练。
减少模型幻觉：大型语言模型有时会产生“幻觉”（即生成与现实不符的信息）。RAG通过检索真实可靠的信息来辅助生成过程，有效减少了这种幻觉现象。
透明度： RAG技术通过明确展示其检索到的信息来源，提高了模型的透明度。这种透明度不仅有助于用户理解模型的决策过程，也有助于研究人员分析和改进模型。
定制化能力： RAG允许根据不同领域的特定需求定制知识库，使得模型能够针对特定领域提供更加精准和深入的答案。
安全性和隐私管理：通过在知识库中内置角色和安全控制，RAG可以更好地管理数据使用，保护用户隐私和数据安全。
可扩展性： RAG技术能够有效处理大规模数据集，而无需对模型的所有参数进行更新或重新创建训练集，这使得其在资源利用上更为高效。
结果的可信度：与仅依赖模型内部知识的生成方法相比，RAG能够从最新的数据中选择确定性结果，提高了生成内容的可信度。
适应性和灵活性： RAG的模块化设计允许研究者和开发者根据具体任务和需求，灵活地添加、替换或调整RAG过程中的模块，从而提高模型的适应性和灵活性。

RAG的三种范式

论文概述了RAG在大型语言模型时代的发展范式，总结了三种RAG范式：原始RAG（Naive RAG）、高级RAG（Advanced RAG）和模块化RAG（Modular RAG）。

原始RAG：涉及基本的检索-阅读过程，将检索到的文档直接用于生成答案。
高级RAG：在原始RAG的基础上，进行了检索过程优化、预检索优化、后处理方法等改进，以提高检索生成的质量。
模块化RAG：提供了更大的多样性和整个过程的灵活性，整合了各种方法来扩展功能模块，允许采用序列化管道或跨多个模块的端到端训练方法。

RAG的三个主要组成部分

检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）技术由三个主要组成部分构成：检索器（Retriever）、生成器（Generator）和增强方法（Augmentation）。下面详细说明每个部分的作用和关键技术：

检索器（Retriever） 检索器是RAG框架中的“R”，负责从庞大的知识库中检索出与用户查询最相关的文档。这个过程通常涉及以下几个关键技术：
- 块优化：选择合适的文档块大小以获得最佳的语义表示。
- 微调嵌入模型：对嵌入模型进行微调，以更好地适应特定领域的数据集和下游任务。
- 查询重写：通过生成伪文档或使用大型语言模型重写查询，以提高检索的相关性。
- 嵌入变换：使用适配器或变换技术优化查询嵌入，使其更匹配文档的语义空间。
生成器（Generator） 生成器是RAG框架中的“G”，它使用检索到的信息作为输入，生成流畅且信息丰富的文本响应。生成器的关键技术包括：
- 后检索处理：对检索到的文档进行压缩和重排，以提高信息的利用效率。
- 优化生成器：通过一般优化过程、对比学习和利用不同优化目标，调整生成器以更好地适应输入数据。
- 信息压缩：减少检索文档中的噪声和冗余，应对上下文长度限制。
- 重排：优化检索到的文档集，将最相关的信息放在前面，提高生成文本的相关性。
增强方法（Augmentation） 增强方法在RAG中用于提升模型在预训练、微调和推理阶段的性能。这些方法包括：
- 数据源增强：使用非结构化数据、结构化数据和LLM生成内容作为检索源，增强RAG的效果。
- 过程增强：通过迭代检索和自适应检索优化检索过程，使模型能够根据任务需求动态调整检索策略。
- 模块化RAG：引入新模块和新模式，如搜索模块、记忆模块、额外生成模块、任务适应模块、对齐模块和验证模块，以提供更大的灵活性和适应性。