检索增强生成 (RAG) 模型：架构与工作原理详解
开场白
大家好，欢迎来到今天的讲座！今天我们要聊的是一个非常酷炫的技术——检索增强生成 (Retrieval-Augmented Generation, RAG)。这个模型结合了传统的检索系统和现代的生成模型，可以说是“双剑合璧”，在自然语言处理（NLP）领域掀起了一股新的风潮。
如果你对 NLP 有点了解，可能会知道像 GPT 或 BERT 这样的大模型，它们虽然很强大，但也有一个致命的弱点：它们是封闭式的。也就是说，这些模型只能基于训练时学到的知识进行推理和生成，无法实时获取最新的信息。而 RAG 模型则打破了这一局限，它可以通过外部知识库来增强生成能力，从而提供更准确、更及时的回答。
那么，RAG 到底是如何工作的呢？我们一起来揭开它的神秘面纱吧！
1. RAG 的基本概念
1.1 什么是 RAG？
RAG 是一种结合了检索系统和生成模型的混合架构。简单来说，RAG 通过从外部知识库中检索相关信息，然后将这些信息作为上下文输入到生成模型中，从而生成更加准确和有依据的回答。
举个例子，假设你问：“谁是 2023 年的 NBA 总冠军？” 传统的生成模型可能会根据它在训练时学到的知识给出一个过时的答案，比如 2020 年的冠军。而 RAG 模型则会先去检索最新的 NBA 比赛结果，然后生成一个包含最新信息的回答。
1.2 为什么需要 RAG？
传统的生成模型（如 GPT）虽然可以在很多任务上表现出色，但它们有一个明显的缺点：知识更新滞后。这些模型在训练时使用的数据集通常是固定的，因此它们无法实时获取最新的信息。这就导致了一个问题：当用户询问一些时效性很强的问题时，模型可能会给出错误或过时的答案。
RAG 的出现正是为了解决这个问题。通过引入外部知识库，RAG 可以实时获取最新的信息，并将其融入到生成过程中，从而提高回答的准确性和时效性。
2. RAG 的架构
2.1 RAG 的两阶段流程
RAG 的核心思想是将生成过程分为两个阶段：
- 检索阶段：从外部知识库中检索相关的文档或片段。
- 生成阶段：将检索到的信息作为上下文，输入到生成模型中，生成最终的回答。
2.1.1 检索阶段
在检索阶段，RAG 使用一个检索器（Retriever）来从外部知识库中找到与用户问题最相关的文档或片段。这个检索器可以是一个简单的倒排索引系统，也可以是一个基于深度学习的模型，比如 BERT。
假设我们有一个包含大量文档的知识库，用户提出了一个问题：“谁是 2023 年的 NBA 总冠军？” 检索器会根据问题中的关键词（如“NBA”、“总冠军”、“2023”）从知识库中找到几篇最相关的文章或段落。这些文章可能是新闻报道、维基百科页面等。
2.1.2 生成阶段
在生成阶段，RAG 将检索到的文档片段作为额外的上下文，输入到一个生成器（Generator）中。生成器通常是一个基于 Transformer 的语言模型，比如 T5 或 BART。它会根据用户的问题和检索到的文档片段，生成一个合理的回答。
例如，假设检索器找到了一篇关于 2023 年 NBA 总决赛的文章，生成器可以根据这篇文章的内容，生成一个回答：“2023 年的 NBA 总冠军是丹佛掘金队。”
2.2 RAG 的两种变体
RAG 有两种主要的变体，分别是：
- RAG-Sequence：在生成阶段，生成器会一次性生成整个回答。
- RAG-Token：在生成阶段，生成器会逐个生成每个 token（单词），并且在每一步都会重新检索相关的文档片段。
这两种变体的主要区别在于生成的方式不同。RAG-Sequence 更适合处理短文本生成任务，而 RAG-Token 则更适合处理长文本生成任务，因为它可以在生成过程中动态地调整检索结果。
3. RAG 的工作原理
3.1 检索器的工作原理
检索器的目标是从外部知识库中找到与用户问题最相关的文档片段。为了实现这一点，RAG 使用了一个基于双向编码器表示（Bi-Encoder）的模型。具体来说，检索器会将用户的问题和知识库中的每个文档片段分别编码成向量，然后计算它们之间的相似度。相似度最高的几个文档片段会被选中作为检索结果。
代码示例：Bi-Encoder 检索器
import torch
from transformers import BertTokenizer, BertModel
# 初始化 BERT 模型和分词器
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')
def encode_text(text):
# 对文本进行分词并编码
inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt', padding=True, truncation=True)
outputs = model(**inputs)
return outputs.last_hidden_state.mean(dim=1) # 取平均池化
# 示例问题和文档片段
question = "Who won the 2023 NBA championship?"
document_1 = "The Denver Nuggets won the 2023 NBA Finals."
document_2 = "The Golden State Warriors won the 2022 NBA Finals."
# 编码问题和文档片段
q_emb = encode_text(question)
d1_emb = encode_text(document_1)
d2_emb = encode_text(document_2)
# 计算相似度
similarity_1 = torch.cosine_similarity(q_emb, d1_emb, dim=1)
similarity_2 = torch.cosine_similarity(q_emb, d2_emb, dim=1)
print(f"Similarity with document 1: {similarity_1.item()}")
print(f"Similarity with document 2: {similarity_2.item()}")在这个例子中，我们使用 BERT 模型对问题和文档片段进行编码，并通过余弦相似度来衡量它们之间的相关性。显然，document_1 与问题的相关性更高，因此它会被选中作为检索结果。
3.2 生成器的工作原理
生成器的任务是根据用户的问题和检索到的文档片段，生成一个合理的回答。为了实现这一点，RAG 使用了一个基于 Transformer 的生成模型，比如 T5 或 BART。这些模型可以接收多个输入序列（即问题和文档片段），并通过自注意力机制来理解它们之间的关系，从而生成一个连贯的回答。
代码示例：T5 生成器
from transformers import T5Tokenizer, T5ForConditionalGeneration
# 初始化 T5 模型和分词器
tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained('t5-small')
model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained('t5-small')
# 示例问题和检索到的文档片段
question = "Who won the 2023 NBA championship?"
context = "The Denver Nuggets won the 2023 NBA Finals."
# 构建输入序列
input_text = f"question: {question} context: {context}"
input_ids = tokenizer(input_text, return_tensors='pt').input_ids
# 生成回答
outputs = model.generate(input_ids)
answer = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
print(f"Answer: {answer}")在这个例子中，我们将问题和检索到的文档片段拼接在一起，作为 T5 模型的输入。T5 模型会根据这些信息生成一个回答：“The Denver Nuggets won the 2023 NBA Finals.”
4. RAG 的优势与挑战
4.1 RAG 的优势
- 实时获取最新信息：RAG 可以通过外部知识库实时获取最新的信息，避免了传统生成模型知识更新滞后的缺点。
- 提高生成质量：通过引入外部知识，RAG 可以生成更加准确和有依据的回答，尤其是在处理事实性问题时表现尤为出色。
- 灵活性强：RAG 可以与各种类型的外部知识库集成，比如维基百科、新闻网站、数据库等，具有很强的灵活性。
4.2 RAG 的挑战
- 检索效率问题：RAG 需要在生成过程中进行检索，这可能会导致延迟增加，尤其是在处理大规模知识库时。为了应对这一问题，可以使用高效的检索算法（如 FAISS）或对知识库进行预处理。
- 检索结果的质量：检索器的质量直接影响生成器的表现。如果检索到的文档片段不够相关或存在噪声，生成器可能会生成不准确的回答。因此，如何设计一个高效且准确的检索器是一个重要的研究方向。
5. 结语
通过今天的讲座，我们深入了解了 RAG 模型的架构和工作原理。RAG 通过结合检索系统和生成模型，打破了传统生成模型的知识更新瓶颈，能够实时获取最新的信息，并生成更加准确和有依据的回答。
当然，RAG 也面临着一些挑战，比如检索效率和检索结果的质量问题。但随着技术的不断发展，相信这些问题会在未来得到更好的解决。
希望今天的讲座对你有所帮助！如果有任何问题，欢迎随时提问。谢谢大家！
