基于知识密度的 RAG 检索结果排序优化实现工程化可控输出质量 各位好，今天我们来聊聊一个非常重要的领域：基于知识密度的 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 检索结果排序优化，并探讨如何将其工程化，实现可控的输出质量。RAG 已经成为构建强大、知识驱动型应用的关键技术，但仅仅依靠简单的向量相似度检索，往往难以保证检索结果的质量，进而影响最终生成内容的质量。因此，对检索结果进行排序优化显得尤为重要。 1. RAG 的基础回顾与挑战 首先，我们简单回顾一下 RAG 的核心流程： 检索 (Retrieval): 用户输入查询，从知识库中检索相关文档或段落。 增强 (Augmentation): 将检索到的文档与原始查询拼接，形成增强的上下文。 生成 (Generation): 将增强的上下文输入到语言模型，生成最终的答案或内容。 RAG 的优势在于它能够利用外部知识库来增强语言模型的知识，避免模型幻觉，并提供更准确、更全面的信息。 然而，RAG 也面临着一些挑战： 检索结果质量： 单纯的向量相似度检索可能返回不相关、冗余或质量不高的文档，影响生成效果。 …
RAG 候选召回数量动态调整对系统吞吐与性能的工程化优化策略
好的，没问题。 RAG 候选召回数量动态调整对系统吞吐与性能的工程化优化策略 大家好，今天我们来深入探讨一个在检索增强生成 (Retrieval-Augmented Generation, RAG) 系统中至关重要的性能优化策略：RAG 候选召回数量的动态调整。 RAG 系统通过检索外部知识库，并将检索到的相关信息融入到生成模型的输入中，从而提升生成文本的质量和可靠性。然而，检索过程本身也是一个计算密集型操作，尤其是当我们需要召回大量的候选文档时。因此，如何高效地召回高质量的候选文档，并在系统吞吐和性能之间取得平衡，是一个值得深入研究的问题。 1. 问题的本质与挑战 在 RAG 系统中，候选召回数量直接影响以下几个关键方面： 生成质量： 召回的候选文档越多，覆盖相关信息的概率越高，理论上可以提升生成文本的质量和准确性。但同时，过多的无关文档也会引入噪声，降低生成质量。 检索延迟： 召回的候选文档越多，检索过程的计算量越大，检索延迟越高，从而影响用户体验。 资源消耗： 召回的候选文档越多，后续处理步骤（例如，排序、过滤、融入生成模型）所需的计算资源和内存资源也越多。 因此，我们需要找到一 …
如何设计端到端 RAG 测评体系评估检索效果并自动触发模型再训练
端到端 RAG 测评体系设计：评估检索效果与自动触发模型再训练 大家好，今天我们来探讨如何设计一个端到端的检索增强生成 (RAG) 测评体系，重点关注检索效果的评估以及如何利用评估结果自动触发模型的再训练。RAG 系统的核心在于检索和生成两个环节，而要保证其整体性能，我们需要对这两个环节进行精准的评估和优化。本次讲座将从数据准备、评估指标选择、评估流程构建、再训练策略设计以及代码实现示例等多个方面进行展开。 1. 数据准备：构建评测数据集 RAG 测评的第一步是准备高质量的评测数据集。这个数据集应该能够覆盖 RAG 系统可能遇到的各种场景和问题，并且包含用于评估检索和生成效果的必要信息。 数据来源： 可以来自现有知识库、用户问题日志、公开数据集等。 数据类型： 包括问题 (Query)、相关文档 (Relevant Documents)、理想答案 (Ideal Answer)。 数据标注： 需要人工标注相关文档和理想答案，确保标注的准确性和一致性。 为了更好地管理和使用评测数据，我们可以将其组织成结构化的格式，例如 JSON 或 CSV。以下是一个 JSON 格式的示例： [ { “q …
基于 MLOps 的 RAG 文档迭代自动评估体系构建与工程化落地实践
基于 MLOps 的 RAG 文档迭代自动评估体系构建与工程化落地实践 大家好，今天我将分享关于基于 MLOps 的 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 文档迭代自动评估体系构建与工程化落地实践。RAG 在大型语言模型 (LLM) 的应用中扮演着越来越重要的角色，特别是在知识密集型任务中。然而，RAG 系统的效果很大程度上取决于其知识库的质量。因此，如何持续迭代和优化知识库文档，并对迭代效果进行有效评估，成为了一个关键挑战。 本次分享将围绕以下几个方面展开： RAG 系统及文档迭代面临的挑战 自动评估体系的设计原则 评估指标的选择与实现 基于 MLOps 的自动化流程构建 工程化落地实践案例 未来展望 1. RAG 系统及文档迭代面临的挑战 RAG 系统通过检索外部知识库，增强 LLM 的生成能力，使其能够回答更复杂、更专业的问题。一个典型的 RAG 流程包括： 索引 (Indexing): 将文档切分成块 (chunks)，并为每个块生成向量嵌入 (embeddings)。 检索 (Retrieval): 接收用户查询，生成查询向量，并在向量数据 …
训练阶段向量质量不足导致 RAG 召回噪声上升的根因定位与优化方案
训练阶段向量质量不足导致 RAG 召回噪声上升的根因定位与优化方案 大家好，今天我们来深入探讨一个在构建 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 系统时经常遇到的问题：训练阶段向量质量不足导致召回噪声上升。我们将从根因分析入手，逐步推导出优化方案，并辅以代码示例，希望能帮助大家更好地理解和解决这个问题。 1. RAG 系统简述与向量召回的重要性 首先，简单回顾一下 RAG 系统的工作原理。RAG 系统旨在利用外部知识库增强生成模型的性能。它通常包含两个主要阶段： 检索 (Retrieval): 根据用户查询，从外部知识库中检索相关文档或段落。 生成 (Generation): 将检索到的信息与用户查询一起输入到生成模型，生成最终的回复。 在这个过程中，向量召回是检索阶段的核心。它将用户查询和知识库中的文档都转换为向量表示，然后利用向量相似度算法（如余弦相似度）找到与查询向量最相似的文档向量。向量质量直接影响召回结果的准确性，进而影响最终生成内容的质量。 2. 向量质量不足的根因分析 向量质量不足会导致召回结果包含大量与用户查询无关的信息，即召回噪声。其 …
大规模 RAG 项目中文档分片策略不合理导致模型幻觉的工程化修正方法
大规模 RAG 项目中文档分片策略不合理导致模型幻觉的工程化修正方法 大家好！今天我们来探讨一个在大规模检索增强生成（RAG）项目中经常遇到的问题：文档分片策略不合理导致的模型幻觉，并着重讨论如何通过工程化的手段来修正这个问题。 RAG 的核心在于从外部知识库检索相关信息，并将其融入到生成模型的输入中，从而提高生成内容的准确性和可靠性。然而，如果文档分片策略不合理，会导致检索到的信息不完整、不准确，甚至与用户查询无关，进而诱发模型幻觉，生成不真实或不符合逻辑的内容。 一、理解幻觉的成因：不合理分片带来的问题 模型幻觉的根源多种多样，但在 RAG 项目中，文档分片是关键一环。 不合理的分片策略可能导致以下问题： 上下文信息丢失： 将包含关键信息的句子或段落分割开，导致模型无法获得完整的上下文，从而错误理解信息的含义。例如，将一个描述因果关系的句子拆分到两个不同的分片中，模型可能无法正确推断因果关系。 语义完整性破坏： 将语义相关的文本分割到不同的分片中，导致模型无法理解文本的整体意义。例如，将一个包含重要定义的段落分割开，模型可能无法正确理解定义的含义。 检索质量下降： 不合理的分片可能 …
向量数据库高并发环境中 RAG 召回延迟激增的工程化排障思路
向量数据库高并发环境 RAG 召回延迟激增的工程化排障思路 大家好，今天我们来聊聊在高并发环境下，使用向量数据库进行 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 应用时，召回延迟突然激增的工程化排障思路。这是一个非常实际且具有挑战性的问题，尤其是在生产环境中，快速定位并解决问题至关重要。 1. 理解 RAG 系统与向量数据库召回流程 首先，我们需要对 RAG 系统的整体架构以及向量数据库的召回流程有一个清晰的认识。一个典型的 RAG 系统包含以下几个核心组件： 文档库 (Document Store): 存储原始文档的地方，可以是文件系统、数据库等。 文本嵌入模型 (Text Embedding Model): 将文本转换为向量表示的模型，例如 OpenAI 的 text-embedding-ada-002，或者开源的 Sentence Transformers。 向量数据库 (Vector Database): 存储文本向量，并提供高效的相似性搜索能力，例如 Pinecone, Milvus, Weaviate, Chroma 等。 检索器 (Retri …
RAG 检索链路加入多路召回后如何通过工程化权重融合提升准确率
RAG 检索链路多路召回的权重融合工程实践 各位朋友，大家好！今天我们来聊聊如何通过工程化的权重融合来提升 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 检索链路的准确率，尤其是在引入多路召回策略之后。 RAG 已经成为构建基于大型语言模型 (LLM) 应用的重要技术。它通过检索外部知识库，然后将检索到的内容与用户查询一起传递给 LLM，从而增强 LLM 的知识覆盖面和生成内容的准确性。而多路召回则是进一步提升 RAG 性能的关键手段。 1. 多路召回：拓宽知识检索的维度 传统的 RAG 系统通常依赖单一的检索方法，例如基于关键词的检索或基于向量相似度的检索。然而，单一方法往往难以覆盖所有相关的知识。多路召回的核心思想是利用多种不同的检索策略，从不同的角度检索知识，从而提高召回率。 常见的多路召回策略包括： 关键词检索 (Keyword Search): 基于关键词匹配的传统检索方法，例如使用 TF-IDF 或 BM25 算法。 向量检索 (Vector Search): 将用户查询和知识库文档嵌入到同一向量空间，然后根据向量相似度进行检索。常用的嵌入模型包 …
企业级多数据源 RAG 架构下的向量数据清洗与召回一致性保障方法
企业级多数据源 RAG 架构下的向量数据清洗与召回一致性保障方法 大家好，今天我们来深入探讨企业级多数据源 RAG（Retrieval-Augmented Generation）架构下的向量数据清洗与召回一致性保障方法。在企业级应用中，RAG 系统往往需要处理来自各种来源、格式各异的数据，这给向量数据的质量和召回效果带来了很大的挑战。本文将系统地介绍如何有效地清洗向量数据，并保障多数据源下召回的一致性，从而提升 RAG 系统的整体性能。 一、RAG 架构下的数据挑战 在深入具体的清洗和一致性保障方法之前，我们先来了解一下 RAG 架构中面临的主要数据挑战： 数据异构性： 企业数据通常分散在不同的数据库、文件系统、API 接口等，数据格式、Schema 存在差异，甚至数据质量参差不齐。 数据冗余与冲突： 来自不同数据源的数据可能存在重复或冲突，导致向量表示混乱，影响召回准确性。 数据噪音： 原始数据中可能包含大量的噪音，如 HTML 标签、特殊字符、无关信息等，这些噪音会干扰向量模型的训练和召回。 数据更新： 企业数据是动态变化的，需要及时更新向量数据库，以保证 RAG 系统的知识库与现 …
如何在模型训练管线上动态更新嵌入向量避免 RAG 检索漂移问题
好的，我们开始今天的讲座，主题是：在模型训练管线中动态更新嵌入向量，避免 RAG 检索漂移问题。 引言：RAG 与嵌入向量的生命周期 检索增强生成 (Retrieval-Augmented Generation, RAG) 模型在很多 NLP 任务中表现出色，它通过检索外部知识库来增强生成模型的输出，使得模型能够生成更准确、更具信息量的文本。RAG 流程的核心环节之一是嵌入向量 (Embedding Vectors)，它将文档或文本片段转换为高维向量空间中的表示，以便进行语义相似度搜索。 然而，嵌入向量并非一成不变。现实世界的信息是动态变化的，新的知识不断涌现，旧的知识可能过时。如果 RAG 系统使用的嵌入向量长期不更新，就会出现所谓的“检索漂移 (Retrieval Drift)”问题，即检索到的相关文档与用户的查询意图不再匹配，从而影响生成模型的输出质量。 因此，我们需要设计一种机制，能够在模型训练管线中动态更新嵌入向量，以保持 RAG 系统的检索能力，并有效应对知识的演变。本次讲座将深入探讨这个问题，并提供相应的解决方案和代码示例。 1. 检索漂移的根源与影响 检索漂移是指 RA …