RAG架構大揭秘：三種方式讓AI回答更精準，更懂你！ 原創
在人工智能飛速發展的今天，我們已經習慣了與各種智能系統打交道，從聊天機器人到智能搜索引擎，它們似乎無處不在。但你有沒有想過，這些系統是如何真正理解我們的需求，并給出準確回答的呢？今天，就讓我們一起深入探索一下前沿的RAG（Retrieval-Augmented Generation，檢索增強生成）技術，看看它如何讓AI變得更“聰明”。
一、什么是RAG技術？
想象一下，你正在和一個朋友聊天，他突然問你一個很專業的問題，比如“量子計算機的工作原理是什么？”你可能會立刻打開搜索引擎，快速瀏覽一些相關的文章，然后把關鍵信息整合起來，給他一個簡潔明了的回答。RAG技術的工作原理其實和這個過程有點類似。
傳統的語言模型就像是一個“閉卷考試”的學生，它只能依靠自己在訓練過程中學到的知識來回答問題。但如果問題超出了它的知識范圍，它可能就無能為力了。而RAG技術就像是一個“開卷考試”的學生，它不僅可以利用自己學到的知識，還能隨時查閱一個巨大的“知識庫”，從中找到最相關的資料，然后結合這些資料生成一個更準確、更豐富的回答。
這個“知識庫”可以是各種各樣的，比如網頁、書籍、數據庫，甚至是實時更新的新聞。RAG系統通過一種叫做“向量數據庫”的工具，能夠快速地從這些海量信息中找到和用戶問題最相關的部分。這就像是在一個巨大的圖書館里，你只需要說出你想要找的書的主題，系統就能立刻幫你找到最相關的幾本書，并且還能告訴你哪些章節是你最需要看的。
二、RAG技術的三種架構
（一）簡單RAG：快速但有局限
簡單RAG就像是一個“新手版”的檢索增強系統。它的工作方式是這樣的：當你問它一個問題時，它會從知識庫中找出一些和你的問題最相似的文檔，然后把這些文檔和你的問題拼接在一起，扔給語言模型去生成回答。
這種方法的優點是簡單快速，就像你去超市買東西，直接找到最像你想要的那種商品就行。但它的缺點也很明顯。有時候，它找到的文檔可能信息太多，讓你的回答顯得冗長；有時候又可能信息太少，回答不夠完整。而且，它可能沒辦法很好地從這些文檔中挑出最關鍵的信息，就像你在一堆資料里找不到重點一樣。
（二）高級RAG：更聰明的檢索與生成
為了解決簡單RAG的這些問題，高級RAG技術應運而生。它就像是一個“進階版”的學生，不僅會查找資料，還會用一些更聰明的方法來提高回答的質量。
比如，它會用“查詢擴展”技術，在你提出的問題基礎上，自動添加一些相關的關鍵詞，這樣就能找到更準確的資料。它還會用“迭代檢索”，就像你先找一些大概相關的資料看看，然后再根據這些資料進一步縮小范圍，找到更精確的信息。
而且，高級RAG還會用到一種叫做“注意力機制”的技術。這就像是你在閱讀資料時，會自動把注意力集中在最關鍵的部分，忽略掉那些不重要的內容。這樣，它生成的回答就會更準確、更有針對性。
（三）模塊化RAG：靈活定制的“專家系統”
如果你需要一個更強大的系統，模塊化RAG就是你的選擇。它就像是一個由多個“專家”組成的團隊，每個專家負責一個特定的任務。
比如，有一個模塊專門負責擴展查詢，讓問題更明確；另一個模塊負責檢索，快速找到相關資料；還有一個模塊負責重新排序，把最重要的資料排在前面；最后，生成模塊把所有信息整合起來，生成一個完美的回答。
這種模塊化的設計不僅讓系統更加靈活，還能針對不同的應用場景進行定制。比如，你可以根據需要調整每個模塊的參數，或者換一個更強大的檢索模型，就像換一把更鋒利的刀一樣，讓整個系統的表現更出色。
三、優化RAG性能的“秘籍”
（一）句子級檢索：精準打擊
想象一下，你去圖書館找一本關于“人工智能”的書，但你真正需要的可能只是書中的一段話，而不是整本書。句子級檢索就像是一個“精準打擊”的武器，它不是去檢索整個文檔，而是直接找到文檔中和問題最相關的句子或段落。
這種方法的好處是減少了“噪音”，也就是那些無關緊要的信息。這樣，RAG系統就能更準確地理解問題的核心，生成的回答也會更貼切。比如，如果你問“李白的詩有哪些特點”，句子級檢索可能會直接找到那些描述李白詩歌風格的句子，而不是給你一大堆李白的生平介紹。
（二）檢索器集成與重排序：強強聯合
有時候，一個檢索器可能沒辦法完美地找到所有相關的信息。這時候，檢索器集成就派上用場了。它就像是一個“超級團隊”，把多個不同的檢索器組合在一起，每個檢索器都有自己的優勢。
比如，一個檢索器可能擅長理解語義，另一個檢索器可能更擅長處理關鍵詞。把它們結合起來，就能更全面地找到相關資料。然后，重排序技術就像是一個“裁判”，根據一些標準（比如相關性、多樣性）對這些資料進行排序，選出最合適的幾個。
這就像是你在挑選衣服時，先找出了幾件可能合適的，然后再根據顏色、款式等因素選出最適合的那一件。這樣，RAG系統就能為生成回答提供更高質量的“原材料”。
（三）知識精煉：讓信息更有價值
知識精煉就像是對找到的資料進行“深加工”。比如，實體鏈接技術可以識別出資料中的關鍵人物、地點等信息，并把它們和已知的知識庫進行匹配，這樣就能讓信息更準確。
知識圖譜整合則更進一步，它把知識庫中的信息以一種“圖”的形式組織起來，就像一張巨大的關系網。這樣，RAG系統不僅能找到和問題直接相關的資料，還能找到那些間接相關的、但很有價值的信息。
比如，你問“巴黎有哪些著名的建筑”，知識圖譜可能會告訴你巴黎的埃菲爾鐵塔、盧浮宮，還會告訴你這些建筑的歷史背景、建筑風格等信息，讓你的回答更豐富、更有深度。
四、用LlamaIndex和LangChain打造強大的RAG系統
（一）LlamaIndex：優化檢索的“利器”
LlamaIndex是一個強大的開源工具，它提供了很多優化檢索的技術。比如，層次化索引就像是給知識庫建了一個“目錄樹”，讓檢索系統能夠更快地找到目標。
向量量化則像是給文檔的“指紋”進行壓縮，這樣不僅節省了存儲空間，還能讓檢索速度更快。這些技術就像是給RAG系統裝上了“加速器”，讓它能夠輕松應對海量的知識庫，快速找到最相關的信息。
（二）LangChain：靈活構建檢索流程
LangChain則提供了一個非常靈活的框架，讓你可以像搭積木一樣構建檢索流程。你可以選擇不同的檢索技術，比如語義搜索、查詢擴展等，根據需要進行組合。
而且，LangChain還能和很多流行的向量數據庫（比如Pinecone和Elasticsearch）無縫對接，這就像是給RAG系統提供了一個巨大的“資料庫”，讓它能夠更高效地存儲和檢索信息。
（三）CRAG：讓回答更準確
CRAG（Corrective Retrieval-Augmented Generation）是一種更先進的RAG技術，它的目標是讓生成的回答更準確。它的工作方式是這樣的：在生成回答的過程中，系統會不斷地從知識庫中檢索信息，然后根據這些信息修正和優化回答。
這就像是你在寫一篇文章時，不斷地查閱資料，然后根據新的信息調整你的觀點。LlamaIndex提供了CRAG的實現，它在很多基準測試中都表現出了很好的效果，讓RAG系統能夠更準確地回答復雜的問題。
（四）LangGraph：構建知識圖譜
LangGraph是LangChain的一個擴展，它專門用于構建知識圖譜。知識圖譜就像是一個“智慧網絡”，把知識庫中的信息以一種更復雜的方式組織起來。
這樣，RAG系統不僅能進行簡單的檢索，還能進行更復雜的推理。比如，你可以問“李白和杜甫有什么相似之處”，系統可以通過知識圖譜找到他們都是唐代詩人、都擅長詩歌創作等信息，然后生成一個很有深度的回答。
這就像是你在解決一個復雜的謎題時，不僅能看到每個碎片，還能看到它們之間的關系，從而更好地理解整個畫面。
五、解決簡單RAG的局限性
（一）提高檢索準確性
簡單RAG的一個主要問題是可能會檢索到不相關的信息。為了解決這個問題，研究人員想了很多辦法。比如，查詢擴展就像是給問題“添磚加瓦”，讓它更具體，從而更容易找到相關的信息。
語義搜索則更進一步，它不僅看關鍵詞，還能理解問題的真正含義。這就像是你和一個真正懂你的人交流，他能理解你的問題背后的意思，而不是只盯著字面意思。
（二）提升回答質量
簡單RAG生成的回答有時候可能會顯得雜亂無章，因為它把多個文檔的信息拼接在一起。為了改善這一點，內容規劃和信息排序技術就像是一個“整理師”，讓回答更有條理。
信息過濾和去重則像是一個“清潔工”，把那些無關緊要的、重復的信息都清理掉，讓回答更簡潔、更有價值。
（三）利用外部知識庫
除了系統自帶的知識庫，其實還有很多外部的知識可以利用。比如，通過實體鏈接和知識圖譜整合，系統可以把找到的信息和更廣泛的知識庫連接起來。
這就像是你在學習一個新知識時，不僅看課本，還會去查閱相關的資料、請教專家，從而讓你的回答更有深度、更全面。
（四）融入用戶反饋
用戶反饋就像是一個“指南針”，能告訴系統它的回答是否準確、是否滿足用戶的需求。通過讓用戶對回答進行評價，系統可以不斷學習、不斷改進。
這就像是你在做一道菜，讓別人嘗嘗味道，然后根據他們的反饋調整配料、改進烹飪方法，讓菜做得越來越好。
六、總結：RAG技術，開啟AI新時代
今天，我們深入探索了RAG技術，從它的三種架構到優化性能的方法，再到如何用工具打造強大的RAG系統，最后還看到了如何解決簡單RAG的局限性。RAG技術不僅僅是人工智能的一個小進步，它正在徹底改變AI處理和利用數據的方式。
從簡單的聊天機器人到復雜的智能系統，RAG技術都能讓它們更聰明、更高效。它就像是一個“超級助手”，能夠快速找到我們需要的信息，然后用最準確、最簡潔的方式告訴我們。隨著RAG技術的不斷發展，我們可以期待一個更加智能、更加便捷的未來。
本文轉載自公眾號Halo咯咯 作者：基咯咯
