构建可复用的训练数据生成算子库以提升 RAG 项目的工程效率 大家好，今天我们来探讨如何构建可复用的训练数据生成算子库，以提升 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 项目的工程效率。RAG 项目依赖高质量的训练数据来微调模型，使其更好地理解和生成与检索到的上下文相关的文本。然而，数据生成往往是重复且繁琐的，尤其是在不同场景下需要生成各种类型的数据。一个精心设计的算子库可以显著减少开发时间和维护成本，并提高数据生成的一致性和质量。 1. RAG 项目中数据生成的需求分析 在深入构建算子库之前，我们需要明确 RAG 项目中常见的数据生成需求。这些需求通常可以归纳为以下几个方面： 问题/查询生成: 生成多样化的用户问题或查询，用于训练检索模型，使其能够准确地找到相关的文档或上下文。 答案/回复生成: 根据给定的上下文生成对应的答案或回复，用于训练生成模型，使其能够根据检索到的信息生成连贯、准确且相关的文本。 上下文增强: 对现有上下文进行扩充或修改，以增加数据的多样性和挑战性，例如引入噪声、修改事实、或添加额外的背景信息。 负样本生成: 生成与问题或上下文 …
构建可插拔的检索链组件库以支持 RAG 多业务场景模型训练需求
构建可插拔的检索链组件库以支持 RAG 多业务场景模型训练需求 大家好，今天我们来聊聊如何构建一个可插拔的检索链组件库，以支持 RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）在多业务场景下的模型训练需求。RAG 技术通过检索外部知识库来增强生成模型的性能，使其能够生成更准确、更丰富的文本。然而，不同的业务场景往往需要不同的检索策略和组件，因此，一个灵活、可扩展的检索链组件库至关重要。 RAG 流程回顾与组件拆解 首先，我们简单回顾一下 RAG 的基本流程： Query 接收： 接收用户的查询请求。 Query 编码： 将用户查询编码成向量表示。 知识库检索： 使用编码后的查询向量在知识库中检索相关文档。 文档编码： 将检索到的文档编码成向量表示。 融合： 将查询向量和文档向量进行融合，形成上下文信息。 生成： 使用融合后的上下文信息生成最终的回复。 在这个流程中，可以拆解出以下关键组件： 组件名称 功能描述 示例技术选型 Query 编码器 将用户查询编码成向量表示。 Sentence Transformers, OpenAI Embeddings …