RAG通用范式深度解析与实践指南

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在人工智能领域，大模型LLM（Large Language Model）的兴起为自然语言处理带来了革命性的变化。而RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）作为LLM的一个重要应用范式，更是将信息检索与生成模型紧密结合，为企业落地大模型应用提供了强有力的支持。本文将从RAG的基本概念出发，深入解析Naive RAG、Advanced RAG及Modular RAG三种通用范式，并结合工程实践，探讨RAG在大模型LLM中的实际应用。

一、RAG基本概念

RAG，即检索增强生成，是一种将信息检索与生成模型结合的方法。它接受用户输入，从一个大型文档集合中检索相关信息，然后将用户问题与检索信息发送到大模型，大模型基于这些信息生成最终答案。RAG可以看作是为LLM配置了一个外部知识源，从而提升回答的准确性和信息丰富度。

二、Naive RAG

Naive RAG是RAG技术的基础形式，遵循传统的索引、检索和生成过程。具体来说，它首先将知识库拆分成固定大小的块，并使用合适的Embedding模型将数据块向量化，存放在向量数据库中。当用户查询时，系统先将查询转换为向量，然后在向量数据库中匹配相关内容。最后，将用户输入与检索信息填入Prompt发送给大模型，大模型返回最终结果。

然而，Naive RAG存在一些局限性，如精度低（没有检索到相关片段）、召回率低（未能检索到所有相关片段）等。这主要是由于其检索质量受限于索引方式和检索算法，以及生成质量受限于大模型的泛化能力和上下文理解能力。

三、Advanced RAG

为了克服Naive RAG的局限性，Advanced RAG在检索前、检索中以及检索后进行了优化。这些优化策略旨在提高检索质量，从而改善生成结果。

1. 检索前优化：

   • 知识切分：将较长的文本按照语义内聚性的分析切成小块，解决核心知识湮没以及语义截断的问题。
   • 索引方式优化：通过优化数据索引组织方式提升检索效果，如去除无效数据或插入某些数据来提高索引覆盖程度。
   • query改写：理解用户想表达的意图，把用户原始的问题转换成适合知识库检索的问题，从而提高检索的精准程度。

2. 检索中优化：

   • 微调嵌入模型：将嵌入模型定制为特定领域的上下文，特别是对于术语不断演化或罕见的领域。
   • 混合搜索：将向量搜索与基于关键字的搜索相结合，以捕获更广泛的信息。

3. 检索后优化：

   • 提示压缩：通过删除无关内容并突出重要上下文，减少整体提示长度。
   • 重新排序：使用机器学习模型重新计算检索到的上下文的相关性得分。

Advanced RAG通过这些优化策略，显著提高了检索质量和生成质量，从而为用户提供了更准确、更丰富的答案。

四、Modular RAG

Modular RAG是RAG技术的进一步发展和演变。它在结构上更加自由灵活，引入了更多的具体功能模块，如查询搜索引擎、融合多个回答等。这些模块可以根据需要进行组合和编排，以形成多种RAG模式。

1. 搜索模块：使用向量、分词等能力进行检索，可以应用于特定的场景并在一些特殊语料上进行检索。
2. 预测模块：利用LLM来生成必要的上下文，以减少用户问题中的冗余和噪声，更加突出用户真实的意图。
3. 记忆模块：用于多轮对话的留存，以便下次会话时能够知道之前用户问了哪些问题。
4. 融合模块：使用LLM将用户查询扩展为多个查询，并捕捉用户需要的显示信息和更深层次的知识。
5. 路由模块：为查询选择适当的数据库，如向量数据库、图数据库或关系数据库等。
6. 任务适配器模块：根据任务定制化Adapter，以实现基于检索结果和用户评价的奖惩机制。

Modular RAG的这些功能模块使得RAG系统能够更灵活地适应不同的应用场景和需求。

五、工程实践

在实际应用中，RAG技术架构通常包括数据管理底座、模型中心、多引擎中心、召回策略中心等组成部分。每个子系统按照能力划分子模块，并在上层配置调度策略以统一调度。

1. 数据管理底座：包含数据生产和数据加工的能力。数据生产中有数据版本、血缘管理、引擎同步等能力；知识加工主要包含数据切片、索引优化等能力。
2. 模型中心：主要包含生成式大模型和理解式小模型。生成式大模型提供引用式生成、query改写、Text2Cypher、NL2SQL等能力；理解式小模型提供文档切块、embedding、rerank等能力。
3. 多引擎中心：包含向量、分词以及图谱引擎，提供多种检索方式以提高知识的命中率。
4. 召回策略中心：在整个RAG建设中起到调度的作用，执行query改写、多路召回、检索后置处理以及大模型引用式生成答案等任务。

通过这些组件的协同工作，RAG系统能够高效地处理用户查询并生成准确的答案。

六、关联产品：千帆大模型开发与服务平台

在RAG技术的实际应用中，千帆大模型开发与服务平台提供了强大的支持。该平台支持自定义模型训练、模型部署和模型管理等功能，使得用户能够根据自己的需求快速构建和部署RAG系统。

例如，用户可以利用千帆大模型开发与服务平台训练一个适用于自己业务领域的生成式大模型，并将其与检索模块相结合，形成一个完整的RAG系统。通过该平台提供的可视化界面和丰富的API接口，用户可以轻松地配置和管理RAG系统的各个组件，实现高效的信息检索和答案生成。

七、总结

RAG作为一种将信息检索与生成模型结合的方法，在大模型LLM中发挥着重要作用。通过深入解析Naive RAG、Advanced RAG及Modular RAG三种通用范式，并结合工程实践探讨RAG的实际应用，我们可以发现RAG技术在提高信息检索和答案生成质量方面具有显著优势。同时，千帆大模型开发与服务平台等产品的支持也为RAG技术的广泛应用提供了有力保障。

随着技术的不断发展，RAG将在更多领域得到应用和推广，为人工智能的发展注入新的活力。