RAG应用添加引用五种策略

在构建检索增强生成（RAG）应用时，添加引用是一个至关重要的环节。它不仅能够增强信息的可靠性，还能帮助用户更好地理解答案的来源。本文将详细介绍五种在RAG应用中添加引用的有效方法，助力开发者提升应用质量。

一、利用工具调用引用文档ID

当语言模型支持工具调用功能时，可以通过定义输出结构的方式，强制模型在生成答案时引用特定的文档元素。这通常涉及到一个输出schema的定义，模型会基于这个schema生成包含引用信息的结构化答案。例如，可以定义一个包含答案和引用文档ID的schema，然后使用模型的with_structured_output方法生成符合这个schema的输出。

二、同时引用文档ID和文本片段

为了提供更丰富的引用信息，可以在引用文档ID的同时，返回相关的文本片段。这有助于用户直接查看引用的具体内容，提高信息的准确性和可读性。实现这一功能需要定义一个更复杂的schema，包含答案、引用文档ID以及从指定源中提取的原文引用等信息。然后，按照类似的方法构建RAG链，使模型能够生成包含这些信息的结构化答案。

三、直接提示生成结构化输出

对于不支持工具调用的模型，可以通过直接在提示中指定输出格式的方式，生成包含引用的结构化输出。例如，可以使用XML格式来确保输出中包含引用信息。在提示中明确指定输出格式和结构要求，模型在生成答案时会遵循这些要求，从而生成包含引用的结构化输出。

四、检索后处理压缩内容

在检索到文档后，对文档进行后处理压缩，使内容更为精简和相关。这可以减少模型在后续生成中引用不必要信息的可能性，提高引用的准确性和效率。例如，可以使用字符分割器和嵌入过滤器等内置组件来实现文档的压缩和过滤。这种方法适用于对检索到的上下文进行预处理，以便模型在生成答案时能够更准确地引用相关信息。

五、生成后处理添加引用注释

在初次生成答案后，再进行一次模型调用，要求其在答案中添加引用注释。这种方法虽然较为耗时且成本较高，但在某些情况下可能更加准确。它允许模型在生成答案后对其进行审查和完善，确保引用的准确性和完整性。实现这一功能需要构建一个包含答案生成和引用注释两个阶段的RAG链。首先生成答案，然后让模型注释其答案并添加引用。

产品关联：千帆大模型开发与服务平台

在构建RAG应用时，千帆大模型开发与服务平台提供了强大的支持和便利。平台内置了多种工具和组件，包括文档检索器、输出解析器等，可以帮助开发者轻松实现上述五种添加引用的方法。此外，平台还支持自定义schema和提示格式等功能，使得开发者能够根据具体需求灵活调整和优化模型的表现。通过使用千帆大模型开发与服务平台，开发者可以更加高效地构建高质量的RAG应用。

示例代码与实现建议

以下是一个使用LangChain库实现上述方法的示例代码。该代码展示了如何定义schema、构建RAG链以及生成包含引用的结构化答案等过程。开发者可以根据自己的具体需求和使用的模型来选择最合适的方法，并参考示例代码进行实现。

# 示例代码（部分）
from langchain_core.pydantic_v1 import BaseModel, Field
from langchain_core.output_parsers import XMLOutputParser
from langchain_community.retrievers import WikipediaRetriever
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
# 定义schema
class CitedAnswer(BaseModel):
    answer: str = Field(description="基于给定源的用户问题答案")
    citations: List[int] = Field(description="用于证明答案的特定源的整数ID列表")
# 构建RAG链
# ...（省略具体实现细节）
# 调用RAG链并打印结果
result = chain.invoke({"input": "How fast are cheetahs?"})
print(result["answer"])

总结

本文介绍了在RAG应用中添加引用的五种策略，包括利用工具调用引用文档ID、同时引用文档ID和文本片段、直接提示生成结构化输出、检索后处理压缩内容以及生成后处理添加引用注释。这些策略各有优缺点，开发者可以根据自己的具体需求和使用的模型来选择最合适的方法。同时，本文还介绍了千帆大模型开发与服务平台在构建RAG应用时的支持和便利，以及示例代码与实现建议。通过掌握这些方法和工具，开发者可以更加高效地构建高质量的RAG应用，为用户提供更准确、可靠的信息服务。