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从零开始构建一个简单的RAG模型：实践指南

从零开始构建一个简单的RAG模型：实践指南

大家好，欢迎来到今天的讲座！今天我们要一起探索如何从零开始构建一个简单的RAG（Retrieval-Augmented Generation）模型。这个模型结合了检索和生成的能力，能够在处理自然语言任务时提供更准确、更相关的结果。听起来很复杂？别担心，我会用轻松诙谐的语言，带你一步步完成这个项目。

什么是RAG模型？

首先，让我们简单了解一下RAG模型的概念。RAG模型的核心思想是将“检索”和“生成”两个过程结合起来。传统的生成模型（如GPT或T5）通常是基于纯文本的上下文进行预测，而RAG模型则会在生成之前，先从外部知识库中检索相关信息，然后再结合这些信息进行生成。

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训练过的数据直接给出答案，但如果它没有见过最新的数据，可能会出错。而RAG模型会先去检索最新的NBA新闻，找到2023年的冠军球队，然后再生成答案。这样，答案的准确性就大大提高了。

环境准备

在动手之前，我们需要准备好开发环境。这里我们使用Python作为编程语言，并且依赖一些常用的库。你可以通过以下命令安装所需的依赖：

pip install transformers datasets faiss-cpu torch
  • transformers 是Hugging Face提供的强大工具包，包含了各种预训练模型。
  • datasets 用于加载和处理数据集。
  • faiss-cpu 是一个高效的向量检索库，适合用来实现检索部分。
  • torch 是PyTorch的库，用于深度学习模型的训练和推理。

第一步：准备知识库

RAG模型的关键在于有一个好的知识库。我们可以使用现成的数据集，比如Wikipedia，或者自己构建一个小的知识库。为了简化流程，我们选择使用Hugging Face上的wiki_dpr数据集，它已经为DPR（Dense Passage Retrieval）模型做了预处理。

from datasets import load_dataset

# 加载wiki_dpr数据集
dataset = load_dataset("wiki_dpr", "psgs_w100_nq")

# 查看数据集的前几条记录
print(dataset['train'][0])

这个数据集包含了大量的文档片段，每个片段都有一个唯一的ID和内容。我们将使用这些文档片段作为知识库，供后续检索使用。

第二步：构建检索器

接下来，我们需要构建一个检索器。RAG模型通常使用DPR（Dense Passage Retrieval）来实现检索。DPR是一个双塔模型，分为查询编码器和文档编码器。查询编码器将用户的查询转换为向量，文档编码器将知识库中的文档转换为向量，然后通过计算向量之间的相似度来找到最相关的文档。

我们使用Hugging Face提供的预训练DPR模型：

from transformers import DPRQuestionEncoder, DPRContextEncoder, DPRQuestionEncoderTokenizer, DPRContextEncoderTokenizer

# 加载预训练的DPR查询编码器和文档编码器
query_encoder = DPRQuestionEncoder.from_pretrained("facebook/dpr-question_encoder-single-nq-base")
context_encoder = DPRContextEncoder.from_pretrained("facebook/dpr-ctx_encoder-single-nq-base")

# 加载对应的分词器
query_tokenizer = DPRQuestionEncoderTokenizer.from_pretrained("facebook/dpr-question_encoder-single-nq-base")
context_tokenizer = DPRContextEncoderTokenizer.from_pretrained("facebook/dpr-ctx_encoder-single-nq-base")

现在我们有了查询编码器和文档编码器，接下来需要将知识库中的文档编码为向量，并存储起来以便快速检索。我们可以使用Faiss库来加速这一过程。

import faiss
import numpy as np

# 将知识库中的文档编码为向量
def encode_contexts(contexts):
    inputs = context_tokenizer(contexts, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True)
    outputs = context_encoder(**inputs)
    return outputs.pooler_output.detach().numpy()

# 获取知识库中的前1000个文档
contexts = [d['title'] + ": " + d['text'] for d in dataset['train'][:1000]]

# 编码文档
context_embeddings = encode_contexts(contexts)

# 使用Faiss构建索引
index = faiss.IndexFlatL2(context_embeddings.shape[1])
index.add(context_embeddings)

到这里，我们的检索器已经准备好了！接下来，我们可以编写一个函数，输入用户查询，返回最相关的文档。

def retrieve_documents(query, top_k=5):
    # 编码查询
    query_inputs = query_tokenizer(query, return_tensors="pt")
    query_embedding = query_encoder(**query_inputs).pooler_output.detach().numpy()

    # 检索最相关的文档
    D, I = index.search(query_embedding, top_k)

    # 返回文档内容
    retrieved_docs = [contexts[i] for i in I[0]]
    return retrieved_docs

# 测试检索器
query = "谁是2023年的NBA总冠军？"
retrieved_docs = retrieve_documents(query)
for doc in retrieved_docs:
    print(doc)

第三步：构建生成器

有了检索到的相关文档，接下来我们需要构建一个生成器，将这些文档与用户的查询结合起来，生成最终的答案。我们可以使用T5或BART这样的序列到序列模型来完成这个任务。

from transformers import T5ForConditionalGeneration, T5Tokenizer

# 加载预训练的T5模型
generator = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained("t5-small")
tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained("t5-small")

# 定义生成函数
def generate_answer(query, retrieved_docs):
    # 将查询和检索到的文档拼接在一起
    input_text = f"question: {query} context: {' '.join(retrieved_docs)}"

    # 编码输入
    inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt", max_length=512, truncation=True)

    # 生成答案
    outputs = generator.generate(**inputs, max_length=50)
    answer = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

    return answer

# 测试生成器
answer = generate_answer(query, retrieved_docs)
print(f"Answer: {answer}")

第四步：整合RAG模型

现在我们已经有了检索器和生成器，最后一步是将它们整合成一个完整的RAG模型。我们可以定义一个简单的类来封装整个流程：

class SimpleRAG:
    def __init__(self, query_encoder, context_encoder, generator, index, contexts):
        self.query_encoder = query_encoder
        self.context_encoder = context_encoder
        self.generator = generator
        self.index = index
        self.contexts = contexts

    def retrieve_documents(self, query, top_k=5):
        query_inputs = query_tokenizer(query, return_tensors="pt")
        query_embedding = self.query_encoder(**query_inputs).pooler_output.detach().numpy()
        D, I = self.index.search(query_embedding, top_k)
        retrieved_docs = [self.contexts[i] for i in I[0]]
        return retrieved_docs

    def generate_answer(self, query, retrieved_docs):
        input_text = f"question: {query} context: {' '.join(retrieved_docs)}"
        inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt", max_length=512, truncation=True)
        outputs = self.generator.generate(**inputs, max_length=50)
        answer = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
        return answer

    def answer_question(self, query, top_k=5):
        retrieved_docs = self.retrieve_documents(query, top_k)
        answer = self.generate_answer(query, retrieved_docs)
        return answer

# 创建RAG模型实例
rag_model = SimpleRAG(query_encoder, context_encoder, generator, index, contexts)

# 测试RAG模型
query = "谁是2023年的NBA总冠军？"
answer = rag_model.answer_question(query)
print(f"Answer: {answer}")

总结

恭喜你！你已经成功构建了一个简单的RAG模型。通过将检索和生成结合起来，RAG模型能够在处理自然语言任务时提供更准确、更相关的结果。虽然今天我们只使用了一些预训练的模型和小型数据集，但在实际应用中，你可以根据需求扩展知识库、调整模型参数，甚至训练自己的DPR和生成器模型。

希望这篇讲座对你有所帮助，如果你有任何问题，欢迎随时提问！下次见！ 😊

参考文献

  • Hugging Face Transformers Documentation
  • FAISS: A library for efficient similarity search and clustering of dense vectors
  • DPR: Dense Passage Retrieval for Open-Domain Question Answering (Karpukhin et al., 2020)

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