RAG（Retrieval Augmented Generation 检索增强生成）是目前业界中的一种主流方法，通过增加额外知识的方式来减少大语言模型（LLM）的幻觉问题（一本正经的胡说八道）。
RAG 系统概览
如上图所示，RAG 系统可以分为两个部分：
- •
Indexing：构建知识库。 - •
Retrieval & Generation：从知识库中获取相关信息，然后生成结果。
Indexing 构建知识库的过程可以分为四步：
- \1.
Load：加载 PDF、doc、markdown、web 等等形式的知识数据。 - \2.
Split：由于LLM上下文大小的限制，需要将文档进行切割。 - \3.
Embedding：将文本转换为向量。 - \4.
store to VectorDB：将文本内容和向量存储至向量数据库，即知识库。
Retrieval & Generation 的过程也是四步：
- \1.
Embedding：将用户提出的问题转换为向量。 - \2.
search VectorDB：从知识库中查询与问题语义相近的文本段落。 - \3.
prompt：将检索出来的文本段落与用户问题合并，生成 prompt。 - \4.
LLM：将 prompt 提交给大语言模型，得到最终答案。
从上述过程中可以看到，相较于直接把问题提交给 LLM 得到答案，RAG 系统额外构建了一个知识库，并且会把问题跟已有知识相结合，生成新的 prompt 后再提交给 LLM 得到答案。 换句话说，RAG 系统就是在用户提出的问题之外，额外增加了一些上下文/背景信息，这些信息可以是实时信息、也可以是专业领域信息，以此从 LLM 得到更好的回答。
RAG 系统示例
在本示例中，我将使用 langchain、Redis、llama.cpp 构建一个 kubernetes 知识库问答。
langchain 是一个工具包，Redis 被我用作向量数据库，llama.cpp 是一个开源的加载大语言模型的运行时程序。
我在本地使用了 Docker 容器环境进行开发，通过以下 docker-compose 文件拉取依赖的服务：
代码示例如下：
代码释义：
-
• 加载文档：使用
langchain抓取kubernetes官方文档页面内容。 -
• 切割文档：使用
langchain切割文档。 -
• 向量化：使用
sentence_transformers将文本转换为向量：from sentence_transformers import SentenceTransformer
sentences = ["This is an example sentence"]model = SentenceTransformer('sentence-transformers/all-mpnet-base-v2')
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings) -
• 存储至向量数据库：将文本和向量存储至
Redis，你也可以使用其它向量数据库。 -
• 用户提问向量化：使用同样的模型将用户提出的问题转换为向量。
-
• 向量相似性检索：从向量数据库中检索出与提问相似的文本段落。
-
• 组合生成
prompt：将检索出来的信息与用户提问一起合并生成新的prompt。 -
• 将
prompt提交给LLM得到答案。
最终的测试结果如下：
可以看到，加了上下文之后，LLM 给出的答案更好了。
RAG 面临的挑战
RAG 的每一步几乎都面临挑战：
- • 如何加载不同形式的文档数据？这一步问题倒不大。
- • 如何切割文档？切割的效果影响了
prompt的上下文信息，因此也会影响LLM生成的结果。 - • 如何做
embedding，选择哪种模型？ - • 选择哪个向量数据库？常见的技术选型问题。
- • 如何将检索出来的信息与用户提问一起合并成新的
prompt？prompt本来就可以五花八门。 - • 选择哪个
LLM以及运行时？就模型而言，Llama系列算是最火的开源模型了；而运行时则有llama.cpp（或者在其之上封装的Ollama）、HuggingFace/transformers、vLLM等等。
总结
RAG 系统通过引入知识库，扩展了 LLM 对专业领域和实时信息的支持能力，使其在回答专业问题时更加准确高效。
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