如何为 RAG 设计多阶段检索链提升复杂问题准确性

RAG 多阶段检索链：提升复杂问题准确性

各位同学，大家好。今天我们来深入探讨一个非常重要的主题：如何通过设计多阶段检索链来提升 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 系统在处理复杂问题时的准确性。

RAG 是一种将预训练语言模型 (LLM) 与外部知识库相结合的技术。其核心思想是在生成文本之前，先从知识库中检索相关信息，然后将这些信息作为上下文提供给 LLM，从而提高生成文本的质量和可靠性。

然而，对于复杂问题，单次检索往往无法找到所有相关信息。例如，一个问题可能涉及多个主题、多个时间段，或者需要进行复杂的推理才能确定相关信息。在这种情况下，我们需要设计多阶段检索链，将问题分解为多个子问题，并逐步检索相关信息，最终将所有信息整合起来，提供给 LLM。

一、单阶段 RAG 的局限性

在深入多阶段 RAG 之前，我们先来回顾一下单阶段 RAG 的基本流程和局限性。

1. 问题向量化： 将用户的问题转换为向量表示，例如使用 Sentence Transformers 或 OpenAI Embeddings。
2. 向量检索： 使用向量数据库 (例如 FAISS, ChromaDB, Weaviate) 检索与问题向量最相似的知识库文档。
3. 上下文构建： 将检索到的文档作为上下文，与原始问题一起传递给 LLM。
4. 生成答案： LLM 根据上下文生成答案。

单阶段 RAG 的局限性在于：

• 单一检索范围： 只能在整个知识库中进行一次检索，无法针对问题的不同方面进行针对性检索。
• 信息冗余和噪声： 检索到的文档可能包含大量与问题无关的信息，降低了 LLM 的生成质量。
• 复杂推理能力不足： 对于需要进行复杂推理才能确定相关信息的问题，单次检索很难找到所有必要的信息。
• 上下文长度限制： LLM 的上下文长度有限制，过多的无关信息会挤占有效信息的空间。

二、多阶段 RAG 的核心思想

多阶段 RAG 的核心思想是将复杂问题分解为多个子问题，并针对每个子问题进行检索，最后将所有检索结果整合起来，提供给 LLM。

例如，对于问题 "比较 iPhone 13 和 iPhone 14 的电池续航和相机性能"，我们可以将其分解为以下子问题：

1. iPhone 13 的电池续航如何？
2. iPhone 14 的电池续航如何？
3. iPhone 13 的相机性能如何？
4. iPhone 14 的相机性能如何？

针对每个子问题，我们可以分别进行检索，然后将所有检索结果整合起来，提供给 LLM，让其进行比较和总结。

三、多阶段 RAG 的常见实现方式

多阶段 RAG 有多种实现方式，常见的包括：

1. 查询转换 (Query Transformation): 通过 LLM 对原始问题进行转换，生成更具体的子问题，然后针对子问题进行检索。
2. 路由 (Routing): 根据问题的类型或主题，选择不同的检索策略或知识库。
3. 上下文压缩 (Context Compression): 在检索到文档后，使用 LLM 对文档进行压缩，提取关键信息，减少上下文中的噪声。
4. 递归检索 (Recursive Retrieval): 通过多次迭代检索，逐步深入到相关信息中。

四、查询转换 (Query Transformation) 的实现

查询转换是一种常用的多阶段 RAG 技术，其基本流程如下：

1. 问题分析： 使用 LLM 分析原始问题，识别问题的关键信息和需求。
2. 子问题生成： 使用 LLM 根据问题分析结果，生成多个子问题。
3. 子问题检索： 针对每个子问题，进行向量检索，获取相关文档。
4. 结果整合： 将所有检索到的文档整合起来，作为上下文提供给 LLM。
5. 生成答案： LLM 根据上下文生成答案。

下面是一个使用 Langchain 实现查询转换的示例代码：

from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.chains import LLMChain
from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain.vectorstores import FAISS
from langchain.embeddings.openai import OpenAIEmbeddings
from langchain.document_loaders import TextLoader
from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter

# 加载文档
loader = TextLoader("your_document.txt") # 替换成你的文档
documents = loader.load()

# 分割文档
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)
docs = text_splitter.split_documents(documents)

# 创建向量数据库
embeddings = OpenAIEmbeddings()
db = FAISS.from_documents(docs, embeddings)

# 定义问题转换 Prompt
question_prompt_template = """
你是一个问题转换助手。你的任务是根据用户的问题，生成多个子问题，以便更好地从知识库中检索信息。
请根据以下问题，生成 {num_questions} 个子问题：

问题：{question}

子问题：
"""
question_prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["question", "num_questions"],
    template=question_prompt_template
)

# 定义问题转换 Chain
llm = ChatOpenAI(temperature=0.0, model_name="gpt-3.5-turbo")  # 选择合适的LLM
question_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=question_prompt, output_key="questions")

# 定义检索 Chain
retrieval_template = """
你是一个检索助手。你的任务是根据用户的问题，从知识库中检索相关文档。
请根据以下问题，从知识库中检索相关文档：

问题：{question}

相关文档：
"""
retrieval_prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["question"],
    template=retrieval_template
)
retrieval_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=retrieval_prompt, output_key="context")

# 定义最终答案生成 Prompt
answer_prompt_template = """
你是一个知识渊博的助手。你的任务是根据以下上下文，回答用户的问题。

问题：{question}

上下文：{context}

答案：
"""
answer_prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["question", "context"],
    template=answer_prompt_template
)

# 定义最终答案生成 Chain
answer_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=answer_prompt, output_key="answer")

# 定义多阶段 RAG Chain
def multi_stage_rag(question, num_questions=3):
    # 1. 问题转换
    questions = question_chain.run(question=question, num_questions=num_questions)
    questions_list = questions.strip().split("n")

    # 2. 子问题检索
    contexts = []
    for q in questions_list:
        docs = db.similarity_search(q, k=3)  # 调整 k 值以控制检索到的文档数量
        context = "n".join([d.page_content for d in docs])
        contexts.append(context)

    # 3. 结果整合
    combined_context = "n".join(contexts)

    # 4. 生成答案
    answer = answer_chain.run(question=question, context=combined_context)

    return answer

# 测试
question = "比较 iPhone 13 和 iPhone 14 的电池续航和相机性能"
answer = multi_stage_rag(question)
print(answer)

代码解释：

• 加载和分割文档： 首先，我们加载文档，并使用 CharacterTextSplitter 将文档分割成小的文本块。
• 创建向量数据库： 然后，我们使用 OpenAI Embeddings 将文本块转换为向量，并将其存储到 FAISS 向量数据库中。
• 定义 Prompt 模板： 我们定义了三个 Prompt 模板：
  • question_prompt_template: 用于将原始问题转换为多个子问题。
  • retrieval_prompt_template: 用于根据子问题从知识库中检索相关文档。
  • answer_prompt_template: 用于根据检索到的文档生成最终答案。
• 定义 Chain： 我们使用 LLMChain 将 Prompt 模板和 LLM 结合起来，创建了三个 Chain：
  • question_chain: 用于问题转换。
  • retrieval_chain: 用于检索。
  • answer_chain: 用于生成答案。
• 定义多阶段 RAG 函数： 我们定义了一个 multi_stage_rag 函数，该函数接收原始问题和子问题数量作为输入，并执行以下步骤：
  • 使用 question_chain 将原始问题转换为多个子问题。
  • 针对每个子问题，使用 db.similarity_search 从向量数据库中检索相关文档。
  • 将所有检索到的文档整合起来，作为上下文提供给 answer_chain。
  • 使用 answer_chain 生成最终答案。

五、路由 (Routing) 的实现

路由是指根据问题的类型或主题，选择不同的检索策略或知识库。例如，如果问题是关于医学的，我们可以选择医学相关的知识库进行检索；如果问题是关于历史的，我们可以选择历史相关的知识库进行检索。

路由可以通过以下方式实现：

1. 基于规则的路由： 根据预定义的规则，将问题分配到不同的知识库或检索策略。例如，可以根据问题中包含的关键词，将问题分配到相应的知识库。
2. 基于 LLM 的路由： 使用 LLM 对问题进行分类或主题识别，然后根据分类结果或主题，选择相应的知识库或检索策略。

下面是一个使用 Langchain 实现基于 LLM 的路由的示例代码：

from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.chains import LLMChain
from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain.vectorstores import FAISS
from langchain.embeddings.openai import OpenAIEmbeddings
from langchain.document_loaders import TextLoader
from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter

# 加载不同领域的文档
loader_medicine = TextLoader("medicine_document.txt") # 替换成你的医学文档
documents_medicine = loader_medicine.load()

loader_history = TextLoader("history_document.txt") # 替换成你的历史文档
documents_history = loader_history.load()

# 分割文档
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)
docs_medicine = text_splitter.split_documents(documents_medicine)
docs_history = text_splitter.split_documents(documents_history)

# 创建向量数据库
embeddings = OpenAIEmbeddings()
db_medicine = FAISS.from_documents(docs_medicine, embeddings)
db_history = FAISS.from_documents(docs_history, embeddings)

# 定义路由 Prompt
routing_prompt_template = """
你是一个路由助手。你的任务是根据用户的问题，判断问题属于哪个领域。
请根据以下问题，判断问题属于以下哪个领域：[医学，历史]

问题：{question}

领域：
"""
routing_prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["question"],
    template=routing_prompt_template
)

# 定义路由 Chain
llm = ChatOpenAI(temperature=0.0, model_name="gpt-3.5-turbo")
routing_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=routing_prompt, output_key="domain")

# 定义检索 Chain
retrieval_template = """
你是一个检索助手。你的任务是根据用户的问题，从知识库中检索相关文档。
请根据以下问题，从知识库中检索相关文档：

问题：{question}

相关文档：
"""
retrieval_prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["question"],
    template=retrieval_prompt
)
retrieval_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=retrieval_prompt, output_key="context")

# 定义最终答案生成 Prompt
answer_prompt_template = """
你是一个知识渊博的助手。你的任务是根据以下上下文，回答用户的问题。

问题：{question}

上下文：{context}

答案：
"""
answer_prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["question", "context"],
    template=answer_prompt_template
)

# 定义最终答案生成 Chain
answer_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=answer_prompt, output_key="answer")

# 定义多阶段 RAG Chain
def multi_stage_rag_routing(question):
    # 1. 路由
    domain = routing_chain.run(question=question)
    domain = domain.strip()

    # 2. 选择知识库
    if domain == "医学":
        db = db_medicine
    elif domain == "历史":
        db = db_history
    else:
        return "无法确定问题领域"

    # 3. 检索
    docs = db.similarity_search(question, k=3)
    context = "n".join([d.page_content for d in docs])

    # 4. 生成答案
    answer = answer_chain.run(question=question, context=context)

    return answer

# 测试
question = "什么是高血压？"
answer = multi_stage_rag_routing(question)
print(answer)

question = "秦始皇统一六国的时间是什么时候？"
answer = multi_stage_rag_routing(question)
print(answer)

代码解释：

• 加载不同领域的文档： 我们加载了医学和历史两个领域的文档，并分别创建了对应的向量数据库。
• 定义路由 Prompt： 我们定义了一个 routing_prompt_template，用于判断问题属于哪个领域。
• 定义路由 Chain： 我们使用 LLMChain 将 routing_prompt_template 和 LLM 结合起来，创建了一个 routing_chain，用于进行路由。
• 定义多阶段 RAG 函数： 我们定义了一个 multi_stage_rag_routing 函数，该函数接收原始问题作为输入，并执行以下步骤：
  • 使用 routing_chain 判断问题属于哪个领域。
  • 根据领域选择相应的向量数据库。
  • 从选定的向量数据库中检索相关文档。
  • 将检索到的文档作为上下文提供给 answer_chain。
  • 使用 answer_chain 生成最终答案。

六、上下文压缩 (Context Compression) 的实现

上下文压缩是指在检索到文档后，使用 LLM 对文档进行压缩，提取关键信息，减少上下文中的噪声。

上下文压缩可以通过以下方式实现：

1. 摘要提取 (Summarization): 使用 LLM 生成文档的摘要，只保留文档的关键信息。
2. 问题相关性过滤 (Question-Answering based Filtering): 使用 LLM 判断文档中的每个句子与问题的相关性，只保留与问题相关的句子。

下面是一个使用 Langchain 实现摘要提取的示例代码：

from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.chains.summarize import load_summarize_chain
from langchain.document_loaders import TextLoader
from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter

# 加载文档
loader = TextLoader("your_document.txt") # 替换成你的文档
documents = loader.load()

# 分割文档
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)
docs = text_splitter.split_documents(documents)

# 定义 LLM
llm = ChatOpenAI(temperature=0.0, model_name="gpt-3.5-turbo")

# 定义摘要提取 Chain
summary_chain = load_summarize_chain(llm, chain_type="map_reduce", verbose=False) # 可选择不同的 chain_type

# 压缩上下文
compressed_context = summary_chain.run(docs)

# 打印压缩后的上下文
print(compressed_context)

# 将压缩后的上下文提供给 LLM 进行答案生成

代码解释：

• 加载和分割文档： 首先，我们加载文档，并使用 CharacterTextSplitter 将文档分割成小的文本块。
• 定义 LLM： 我们定义一个 LLM 模型。
• 定义摘要提取 Chain： 我们使用 load_summarize_chain 创建一个摘要提取 Chain。 chain_type 参数指定了摘要提取的方式，常用的方式有 "stuff", "map_reduce", "refine" 等。
• 压缩上下文： 我们使用 summary_chain.run 对文档进行摘要提取，得到压缩后的上下文。

七、递归检索 (Recursive Retrieval) 的实现

递归检索是指通过多次迭代检索，逐步深入到相关信息中。例如，可以先检索到一篇概述性的文档，然后从该文档中提取关键词，再根据关键词检索更详细的文档。

递归检索可以通过以下方式实现：

1. 文档链接分析： 如果文档中包含指向其他文档的链接，可以根据链接递归地检索相关文档。
2. 关键词提取和迭代检索： 从检索到的文档中提取关键词，然后使用关键词再次进行检索，直到找到所有相关信息。

由于递归检索的实现方式比较复杂，并且依赖于具体的知识库结构，这里就不提供具体的代码示例了。

八、多阶段 RAG 的优缺点

特性	优点	缺点
查询转换	能够将复杂问题分解为多个子问题，提高检索的针对性和准确性。	可能会引入额外的噪声和错误，如果子问题生成不准确，会导致检索结果偏差。需要更多的 LLM 调用，增加了成本。
路由	能够根据问题的类型或主题选择不同的知识库，提高检索效率和准确性。	需要预先定义知识库的分类和规则，维护成本较高。如果知识库分类不准确，会导致检索结果偏差。
上下文压缩	能够减少上下文中的噪声和冗余信息，提高 LLM 的生成质量和效率。	可能会丢失一些重要的信息，如果压缩过度，会导致 LLM 无法生成准确的答案。
递归检索	能够逐步深入到相关信息中，找到所有必要的信息。	实现复杂，需要对知识库的结构有深入的了解。可能会陷入无限循环，需要设置合适的停止条件。

九、一些想法

多阶段 RAG 是一个非常强大的技术，可以显著提高 RAG 系统在处理复杂问题时的准确性和可靠性。在实际应用中，可以根据具体的需求选择不同的多阶段 RAG 实现方式，或者将多种方式结合起来使用。

希望今天的分享能够帮助大家更好地理解和应用多阶段 RAG 技术。

核心思想：分解、选择、压缩、深入

总结一下，多阶段RAG的核心思想包括将复杂问题分解成更小的子问题，针对性选择知识库或检索策略，压缩上下文减少噪声，以及通过递归检索深入挖掘信息。这些技术可以显著提高RAG系统处理复杂问题的能力。

选择合适的策略是关键

在实际应用中，需要根据具体的问题类型、知识库结构和 LLM 的能力，选择合适的多阶段 RAG 策略，并进行充分的实验和评估，才能达到最佳的效果。