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1. RAG是什么？

1.1 技术简介

Retrieval Augmented Generation (RAG) 是一种用于增强问答系统的技术。它的核心概念是结合了检索和生成的方法，旨在拓展大型语言模型（LLMs）的知识范围。

1.2 挑战与解决方案

在传统的问答系统中，LLMs可以根据其在训练时接触到的公开数据来回答问题，但无法直接处理私有数据或后续引入的新数据。而RAG技术通过引入额外的数据，如数据库中的信息或特定领域的知识，使得LLMs能够更全面地理解和回答各种问题。

1.3 RAG技术构成

RAG技术包含两个关键部分：

• 索引化：将各种数据源的信息进行摄取和索引。
• 检索和生成：根据用户的查询，从索引中检索相关信息，并利用检索到的数据和模型进行答案的生成。

1.4 应用与前景

RAG技术的出现拓展了问答系统的应用范围，使得系统能够更智能地理解用户问题，并提供更准确、更全面的答案。

2. RAG架构详解

2.1 典型的RAG应用有两个主要组件

• 索引化（indexing）：这个组件涉及从来源摄取数据并对其进行索引。这通常是离线完成的过程。

• 检索和生成（Retrieval and generation）：实际的RAG链在运行时接收用户查询，并从索引中检索相关数据，然后将其传递给模型。

2.2 从原始数据到答案的完整流程

1. 索引化（indexing）

   • 加载：首先需要加载数据，这通过文档加载器完成。
   • 拆分：文本分割器将大型文档分解为较小的片段。这对于数据索引和传递到模型中都很有用，因为大块数据难以搜索，也不适合模型的有限上下文窗口。
   • 存储：需要一个地方来存储和索引这些片段，以便以后可以对其进行搜索。通常使用矢量存储和嵌入模型来完成这一步骤。

2. 检索和生成

• 检索：给定用户输入，通过检索器从存储中检索相关的数据片段。
• 生成：通过包含问题和检索到的数据的提示，ChatModel/LLM生成答案。

3. RAG在实际应用中的案例

• 智能客服系统：许多企业利用RAG技术构建智能客服系统，以帮助客户解决问题和提供支持。这些系统可以基于用户的查询，从数据库中检索相关信息，并生成针对性的回答，从而提高客户服务的效率和质量。

• 医疗健康领域：在医疗健康领域，RAG技术被应用于医疗咨询和诊断系统中。患者可以通过输入症状或问题，系统会从医学数据库中检索相关信息，并生成医学建议或诊断结果，帮助患者更好地理解和管理自己的健康问题。

RAG 架构参考