极客-RAG快速开发实战|果fx
原创
极客-RAG快速开发实战|果fx
原创
sou百课优
发布于 2024-11-18 02:15:40
发布于 2024-11-18 02:15:40
RAG 技术概述
RAG（Retrieve, Answer, Generate）是一种融合检索和生成的模型架构，常用于问答系统、对话生成等任务。它通常分为三个步骤：
- Retrieve（检索）: 从大规模的数据集中检索相关的信息。
- Answer（回答）: 基于检索到的信息生成答案。
- Generate（生成）: 输出自然语言答案。
场景应用
RAG可以广泛应用于以下场景：
- 智能问答系统
- 客户支持聊天机器人
- 文档理解与信息提取
- 教育辅导助手
原理解析
RAG结合了信息检索和生成模型的优点。其工作流程如下：
- 查询检索: 输入用户问题，通过检索模块选择相关文档或信息片段。
- 上下文构建: 将检索到的信息与用户输入整合，形成上下文。
- 文本生成: 使用生成模型（如GPT）基于上下文生成流畅的回答。
实战教学
环境配置
在开始之前，请确保您的环境中安装了必要的库。您可以使用以下命令安装所需的Python库：
pip install transformers torch faiss-cpu
代码实现
以下是一个简单的RAG实现示例：
import torch
from transformers import RagTokenizer, RagRetriever, RagSequenceForGeneration
# 初始化tokenizer和retriever
tokenizer = RagTokenizer.from_pretrained("facebook/rag-sequence")
retriever = RagRetriever.from_pretrained("facebook/rag-sequence", use_dummy_dataset=True)
# 创建RAG模型
model = RagSequenceForGeneration.from_pretrained("facebook/rag-sequence")
# 用户输入的问题
question = "What is the capital of France?"
# 编码问题
inputs = tokenizer(question, return_tensors="pt")
# 检索相关文档
retrieved_docs = retriever(input_ids=inputs["input_ids"], return_tensors="pt")
# 使用RAG生成答案
with torch.no_grad():
generated = model.generate(input_ids=inputs["input_ids"],
context_input_ids=retrieved_docs['context_input_ids'],
context_attention_mask=retrieved_docs['context_attention_mask'])
# 解码并打印答案
answer = tokenizer.decode(generated[0], skip_special_tokens=True)
print(f"Answer: {answer}")
运行说明
- 初始化: 加载预训练的RAG模型和相关组件。
- 用户输入: 输入你想要询问的问题。
- 检索过程: 利用RAG的检索机制找到相关文档。
- 生成答案: 基于检索到的文档生成最终的自然语言回答。
扩展思路
- 可以通过替换不同的数据集来训练自己的检索器。
- 根据具体的需求调整生成模型的参数，改变返回的答案风格。
- 可以添加更多的后处理步骤来优化生成的答案质量。
原创声明：本文系作者授权腾讯云开发者社区发表，未经许可，不得转载。
如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。
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