RAG的架构如图中所示,简单来讲,RAG就是通过检索获取相关的知识并将其融入Prompt,让大模型能够参考相应的知识从而给出合理回答。因此,可以将RAG的核心理解为“检索+生成”,前者主要是利用向量数据库的高效存储和检索能力,召回目标知识;后者则是利用大模型和Prompt工程,将召回的知识合理利用,生成目标答案。 RAG架构 完整...
RAG 系统的起点一般是一个文本文档的语料库,简单看起来是这样的: 把文本分割成块,然后把这些分块嵌入到向量与transformer编码器模型,把所有这些向量建立索引,最后创建一个 LLM 提示语,告诉模型回答用户的查询,给出在搜索步骤中找到的上下文。在运行时,我们用相同的编码器模型完成用户查询的向量化,然后执行这个查询向量...
预训练阶段通过基于检索的策略加强开放域QA的PTMs,如REALM模型和RETRO模型。微调阶段,RAG与微调结合能更好地满足特定场景需求,微调检索器能优化语义表示,协调检索与生成模型,提升通用性和适应性。推理阶段,RAG模型的推理阶段十分重要,与LLM的集成广泛,如DSP框架、PKG方法、...
RAG，正是为了尽力解决大模型在实际应用中面临的一些问题（特别是“幻觉”问题）而诞生的一种优化方案，也是最重要的方案。其基本思想可以简单表述如下：将传统的生成式大模型与实时信息检索技术相结合，为大模型补充来自外部的相关数据与上下文，以此帮助大模型生成更丰富、更准确、更可靠的内容。这允许大模型在生成内容...
RAG是一个知识密集型工作,在语言模型训练的预训练、微调和推理阶段,融入了各种技术方法。 预训练阶段 在预训练阶段,研究人员通过基于检索的策略来加强开放域QA的PTMs。REALM模型采用结构化的可解释方法进行知识嵌入,并利用检索增强进行大规模预训练。RETRO从头开始利用检索增强进行预训练,并减少模型参数以实现困惑度上的...
这种任务是需要去淘票票、猫眼等网站先去获取最新电影信息的，大模型本身无法完成这个任务。数据安全：OpenAI 已经遭到过几次隐私数据的投诉，而对于企业来说，如果把自己的经营数据、合同文件等机密文件和数据上传到互联网上的大模型，那想想都可怕。既要保证安全，又要借助 AI 能力，那么最好的方式就是把数据全部放在...
生成。大型语言模型被用于根据提示合成文档来制定响应,允许它利用参数知识或限制在提供文档中的信息。对话历史也可集成到提示中以进行多轮对话交互。模型回答问题的方法可能因特定任务标准而异。Naive RAG 的缺点。Naive RAG在检索、生成和增强三个关键领域面临挑战。检索质量低,导致不...
大模型 RAG(Retrieval-Augmented Generation)是一种结合了检索(Retrieval)与生成(Generation)能力的先进人工智能技术,主要用于增强大型语言模型(LLMs,Large Language Models)在特定任务中的表现,特别是那些需要访问外部知识库或实时信息的任务。 RAG 模型旨在克服 LLMs 存储容量有限、难以即时获取最新信息以及在特定领域知识...
RAG大模型的架构 引入RAG与否的QA流程 传统方法输入后LLM直接生成答案并返回给用户 加入RAG后,先对documents进行indexing(产生了怎么分块,每块与Query的相似度有多少,怎么得到embedding等问题),之后Query与embeddings进行相似度计算即Retrieval得到Relevant Documents,再与Query拼接作为输入给LLM,最终呈现Answers。 RAG核心步骤...
面向RAG的大模型应用的关键部分是用于搜索的索引,它存储前面得到的向量化内容。当然,查询总是首先向量化,对于 top k 分块也是一样的。最简单的实现使用一个平铺的索引,在查询向量和所有块向量之间进行距离计算并遍历。 一个合适的搜索索引,为了在一万多个元素的尺度上有效地检索而优化,需要一个向量索引, faiss,nmslib...