基于大语言模型的检索增强生成RAG示例
完整过程
http://www.gitpp.com/gangdan-ai/rag-omni
如下说明一个案例
基于大语言模型的检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）是一种将检索系统与生成模型相结合的技术，旨在提高生成内容的准确性和相关性。以下是一个简化的RAG示例，展示如何将检索组件集成到大语言模型中，以生成更加准确和上下文相关的回答。
示例场景
假设我们有一个关于历史事件的问答系统。用户输入一个问题：“谁是美国的第一任总统？”我们的目标是利用RAG技术，从一组相关文档（如历史教科书、维基百科页面等）中检索信息，并生成一个准确的回答。
RAG系统组件
检索组件：
文档库：包含与历史事件相关的文档集合。
检索器：根据用户查询，从文档库中检索最相关的文档或段落。
生成组件：
大语言模型：如GPT-3、BERT等，用于生成文本。
融合机制：将检索到的信息与语言模型相结合，以生成回答。
RAG示例步骤
用户查询：
用户输入：“谁是美国的第一任总统？”
检索相关文档：
“乔治·华盛顿是美国的第一任总统。”
“美国独立战争后，乔治·华盛顿被选为第一任总统。”
检索器在文档库中搜索与查询相关的文档。
假设检索到以下相关段落：
融合检索信息与语言模型：
将检索到的段落作为附加上下文传递给大语言模型。
语言模型根据查询和检索到的信息生成回答。
生成回答：
“美国的第一任总统是乔治·华盛顿。他在美国独立战争后被选为总统，并领导了新成立的国家。”
大语言模型结合检索信息，生成如下回答：
技术细节
检索器实现：可以使用TF-IDF、BM25等传统检索算法，或更先进的神经网络检索模型（如DPR、ANCE等）。
融合机制：可以通过将检索到的段落作为提示（prompt）传递给语言模型，或者使用更复杂的融合策略（如注意力机制）来结合检索信息和语言模型。
训练与优化：RAG系统通常需要进行端到端的训练，以优化检索器和生成器之间的协同工作。这可能需要大量的数据和计算资源。
结论
RAG技术通过结合检索系统和生成模型，能够生成更加准确和上下文相关的回答。在上述示例中，我们展示了如何利用RAG技术来回答一个关于历史事件的问题。这种方法可以扩展到其他领域，如科学、技术、医学等，以提高生成内容的准确性和实用性。
基于大语言模型的检索增强生成RAG示例
完整过程
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