检索增强生成（RAG）：大模型的‘外挂知识库

前言

想象一下，你正在参加一场考试，但这次考试允许你“开卷”。你不仅可以从书本中找到答案，还能灵活运用这些知识来回答问题。这就是RAG技术的魅力所在！传统的生成式AI（如ChatGPT）只能依赖“脑子里存的东西”（训练好的模型参数），而RAG则像一位“开卷小天才”，既能查资料，又能灵活作答。它结合了信息检索与生成式大模型的双重优势，让AI的回答更精准、更实时。那么，RAG究竟是如何工作的？它又能为我们的生活带来哪些改变？让我们一探究竟！

什么是RAG

RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种结合信息检索技术与生成式大模型（LLM）的AI框架。它通过从外部知识库中检索相关信息，并将其作为提示（Prompt）输入给大模型，从而增强模型处理知识密集型任务的能力，如问答、文本摘要、内容生成等。

image-20250320092657784

工作原理

1. 检索（Retrieval）

（1）输入处理

• 用户输入一个问题或指令（例如：“量子计算的基本原理是什么？”）。
• 系统对输入进行预处理，包括：
  • 分词：将输入文本拆分为单词或子词。
  • 编码：将文本转换为向量表示（例如，使用BERT等预训练语言模型）。
  • 语义理解：提取输入的语义信息，以便后续检索。

（2）检索相关文档

• 系统使用检索模型从外部知识库中查找与输入最相关的文档或段落。
  • 检索模型：常用的检索模型包括：
    • 稀疏检索模型：如BM25，基于关键词匹配。
    • 稠密检索模型：如DPR（Dense Passage Retriever），基于语义相似度。
  • 知识库：可以是维基百科、专业数据库或其他结构化/非结构化文档集合。
  • 检索过程：
    1. 将用户输入的向量表示与知识库中的文档向量进行相似度计算。
    2. 根据相似度排序，返回最相关的若干文档或段落（例如，Top-K个结果）。

2. 生成（Generation）

（1）输入整合

将用户输入和检索到的文档整合为一个增强的输入。

例如：

• 用户输入：“量子计算的基本原理是什么？”
• 检索到的文档：“量子计算利用量子比特（qubit）和量子叠加、纠缠等原理进行计算。”

整合后的输入可能形式：

用户问题：量子计算的基本原理是什么？
相关文档：量子计算利用量子比特（qubit）和量子叠加、纠缠等原理进行计算。

（2）生成响应

使用生成模型（如GPT、T5等）基于整合后的输入生成最终响应。

生成模型的任务：

1. 理解用户问题和检索到的文档。
2. 结合文档内容生成准确、连贯的回答。

生成过程：

• 模型通过自回归方式逐词生成答案。
• 在生成过程中，模型会参考检索到的文档内容，确保回答的准确性和相关性。

示例生成结果：

量子计算的基本原理是利用量子比特（qubit）进行信息处理。与传统计算机的二进制比特不同，量子比特可以同时处于多个状态的叠加，并且通过量子纠缠实现高效的信息传递和计算。

3. 输出（Output）

• 将生成的响应返回给用户。
  • 系统会对生成的文本进行后处理，例如：
    • 去除重复内容。
    • 检查语法和流畅性。
  • 最终将回答呈现给用户。

关键技术与细节

（1）检索模型

• 稀疏检索：基于关键词匹配，速度快但语义理解能力有限。
• 稠密检索：基于语义相似度，能够捕捉更深层次的语义关系。
• 混合检索：结合稀疏检索和稠密检索的优点，提高检索效果。

（2）生成模型

• 预训练语言模型：如GPT、T5、BART等，具有较强的文本生成能力。
• 上下文理解：生成模型需要理解用户问题和检索到的文档之间的关联。
• 多任务学习：生成模型可以同时处理问答、摘要、对话等多种任务。

（3）知识库

• 规模：知识库越大，检索到的相关文档可能越多，但计算成本也会增加。
• 质量：知识库的内容质量直接影响生成结果的可信度。
• 动态更新：知识库需要定期更新，以保持信息的时效性。

优缺点

优点

1. 准确性高

• 检索增强：通过从外部知识库中检索相关文档，生成模型能够基于真实、可靠的信息生成回答，显著提高准确性。
• 减少幻觉：相比纯生成模型（如GPT），RAG减少了生成虚假或无关内容的可能性。

2. 可解释性强

• 基于文档生成：RAG的回答通常基于检索到的文档，用户可以追溯生成结果的来源，增强可信度。
• 透明性：检索到的文档可以作为生成过程的依据，使系统更具透明性。

3. 灵活性高

• 多任务适用：RAG可以用于多种任务，如问答、对话生成、文档摘要、内容创作等。
• 动态知识更新：通过更新知识库，RAG可以快速适应新领域或新知识，而无需重新训练生成模型。

4. 知识覆盖广

• 外部知识库：RAG可以利用大规模知识库（如维基百科、专业数据库），覆盖广泛的主题和领域。
• 弥补模型知识局限：生成模型本身的知识受限于训练数据，而RAG通过检索弥补了这一不足。

5. 减少训练成本

• 无需完全重新训练：RAG可以在现有生成模型的基础上，通过引入检索模块提升性能，而无需从头训练。

缺点

1. 检索效率问题

• 计算成本高：检索过程需要对大规模知识库进行搜索和匹配，尤其是稠密检索模型，计算开销较大。
• 延迟较高：检索和生成两个步骤的串联可能导致响应时间较长，不适合实时性要求高的场景。

2. 知识库依赖性强

• 知识库质量决定性能：如果知识库不完整、过时或质量差，检索到的文档可能不准确，从而影响生成结果。
• 知识库更新成本：保持知识库的时效性需要定期更新和维护，增加了系统运营成本。

3. 检索与生成的协同问题

• 检索结果不相关：如果检索模型未能找到与用户输入高度相关的文档，生成模型可能无法生成高质量的回答。
• 生成模型过度依赖检索：生成模型可能过于依赖检索结果，而忽略了自身的语言生成能力，导致回答缺乏创造性。

4. 复杂性问题

• 系统复杂性高：RAG需要同时维护检索模型、生成模型和知识库，系统架构和调试复杂度较高。
• 调试难度大：检索和生成两个模块的协同工作可能导致问题定位和优化更加困难。

5. 知识库规模限制

• 大规模知识库的存储和检索：随着知识库规模的增大，存储和检索的开销也会显著增加，可能影响系统性能。
• 小规模知识库的局限性：如果知识库规模较小，可能无法覆盖用户的所有查询需求。

总结