RAG通用范式工程实践全解析

rag-">RAG通用范式的工程实践

在当今人工智能领域，大模型LLM（Large Language Model）的应用日益广泛，而RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）作为其中的重要技术范式，正逐渐成为提升LLM性能的关键手段。本文将从RAG的技术架构、业务链路、实施阶段以及关键技术应用等方面，全面解析RAG通用范式的工程实践。

一、RAG技术架构

RAG的技术架构主要可分为一底座三中心，即数据管理底座、模型中心、多引擎中心、召回策略中心。各部分功能如下：

• 数据管理底座：作为RAG架构的基础，数据管理底座负责数据的生产和加工。这包括数据版本管理、血缘管理、引擎同步等能力，以及数据切片、索引优化等知识加工能力。这些能力共同确保了RAG系统能够高效地处理和利用数据。

• 模型中心：模型中心是RAG架构的核心部分，包含生成式大模型和理解式小模型。生成式大模型主要负责引用式生成、query改写、Text2Cypher和NL2SQL等能力，而理解式小模型则提供文档切块、embedding和rerank等能力。这些模型共同协作，实现了RAG系统的智能检索和生成功能。

• 多引擎中心：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。这些引擎能够高效地处理不同类型的查询，并返回相关的知识片段。

• 召回策略中心：召回策略中心在整个RAG建设中起到调度的作用，负责执行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。通过合理的调度和配置，召回策略中心能够确保RAG系统能够准确地召回相关知识并生成满意的答案。

二、RAG业务链路

RAG整体业务链路主要分为五大步骤：知识生产与加工、query改写、数据召回、后置处理以及大模型生产。这些步骤共同构成了RAG系统的完整业务流程。

• 知识生产与加工：此阶段主要负责收集和清洗数据，构建知识库，并将其转换为向量形式以便后续检索。

• query改写：在接收到用户查询后，RAG系统会对其进行改写或泛化，以生成适合知识库检索的query。

• 数据召回：通过多引擎中心提供的多种检索方式，RAG系统能够高效地召回与查询相关的知识片段。

• 后置处理：对召回的知识片段进行去重、合并、重排等操作，以提高答案的准确性和相关性。

• 大模型生产：最后，将处理后的知识片段作为Prompt输入给大模型，生成最终的答案或文本内容。

三、RAG实施阶段

在实施RAG系统时，通常需要经历三个阶段：

• 第一阶段：保证系统可用。此阶段主要关注系统的基本功能和稳定性。通过实现向量召回、设置合理的阈值筛选数据等措施，确保系统能够初步满足用户需求。

• 第二阶段：提升RAG检索效果。此阶段主要关注优化检索算法和策略，提高召回率和准确率。通过引入语义切分模型、分析索引噪音、制定降噪措施等措施，进一步提升RAG系统的性能。

• 第三阶段：提升工程可扩展性。此阶段主要关注系统的模块化设计和可扩展性。通过各个业务功能的模块化设计以及召回策略配置中心的配置能力，使得RAG系统能够灵活适应不同的业务场景和需求。

四、关键技术应用

在RAG系统的实施过程中，还涉及到了许多关键技术的应用：

• 文本嵌入技术：使用预训练的文本嵌入模型将查询和文档转换成向量表示，以便在向量空间中进行相似度计算。

• 向量搜索技术：利用高效的向量搜索技术（如FAISS、Milvus等向量数据库）在向量空间中检索与查询向量最相似的文档或段落。

• 双塔模型：检索模块常采用双塔模型进行高效的向量化检索。双塔模型由两个独立的编码器组成，分别用于编码查询和文档，将它们映射到相同的向量空间中以便进行相似度计算。

• Prompt工程技术：在RAG系统中，Prompt的设计是影响模型输出准确率的关键因素之一。通过合理的Prompt设计，能够引导大模型生成更准确、更丰富的文本内容。

五、产品关联：千帆大模型开发与服务平台

在RAG系统的实际应用中，我们可以借助千帆大模型开发与服务平台来实现更高效的开发和部署。该平台提供了丰富的API接口和工具，支持用户快速构建和部署自己的RAG系统。同时，平台还提供了强大的模型训练和优化能力，能够帮助用户不断提升RAG系统的性能和效果。

例如，在数据准备阶段，我们可以利用千帆大模型开发与服务平台的数据处理工具来高效地清洗和转换数据；在模型训练阶段，我们可以借助平台的模型训练和优化能力来不断提升RAG系统的性能；在应用阶段，我们可以利用平台的API接口来快速集成和部署RAG系统，实现与业务系统的无缝对接。

综上所述，RAG作为一种结合了信息检索技术和语言生成模型的人工智能技术，在工程实践中展现出了巨大的潜力和价值。通过合理的架构设计和关键技术的应用，我们能够构建出高效、准确、可扩展的RAG系统，为各种业务场景提供智能化的解决方案。同时，借助千帆大模型开发与服务平台等工具的支持，我们能够更加便捷地实现RAG系统的开发和部署，推动人工智能技术的进一步发展和应用。