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RAG流程的实现与改进

article 2024/10/21 1:22:00

一、 RAG流程图

数据入库：读取本地数据并切成小块，并把这些小块经过编码embedding后，存储在一个向量数据库中（下图1——6步）；
相关性检索：用户提出问题，问题经过编码，再在向量数据库中做相似性检索，获取与问题相关的信息块context，并通过重排序算法，输出最相关的N个context（下图7——10步）；
问题输出：相关段落context + 问题组合形成prompt输入大模型中，大模型输出一个答案或采取一个行动（下图11——15步）

RAG的本质：是为了弥补大模型在特定领域下知识的不足，整个过程相对稳定，大模型可发挥的空间较少；

RAG流程中前两步是核心：数据入库 + 相关性检索。
主要难点在：知识管理（非结构化加载器做文件解析 + 数据如何切片）、知识检索、知识重排序

二、 RAG代码实现

from sentence_transformers import SentenceTransformer, util
from transformers import BartForConditionalGeneration, BartTokenizer
import torch

# # [1]:初始化检索模型 (Sentence-BERT)
retrieval_model = SentenceTransformer('sentence-transformers/all-mpnet-base-v2')

# # [2]:文档向量化
documents = [
    "Machine learning is a field of artificial intelligence that uses statistical techniques.",
    "Deep learning is a subset of machine learning that uses neural networks.",
    "Natural language processing is a field of AI focused on the interaction between computers and humans.",
    "RAG stands for Retrieval-Augmented Generation, a framework that combines document retrieval and generation.",
]
document_embeddings = retrieval_model.encode(documents, convert_to_tensor=True)

# # [3]:初始化生成模型 (BART)
tokenizer = BartTokenizer.from_pretrained('facebook/bart-large-cnn')
generator_model = BartForConditionalGeneration.from_pretrained('facebook/bart-large-cnn')


def retrieve_documents(query, top_k=2):
    """
    查询数据，召回相关的文档
    :param query:问题
    :param top_k:最相关的K个答案进行召回
    :return:
    """
    # # 计算查询 query 与所有文档的相似性分数（使用余弦相似度），并返回最相关的top_k个结果
    query_embedding = retrieval_model.encode(query, convert_to_tensor=True)
    cos_scores = util.pytorch_cos_sim(query_embedding, document_embeddings)[0]
    top_results = torch.topk(cos_scores, k=top_k)
    relevant_docs = [documents[idx] for idx in top_results.indices]
    return relevant_docs


def generate_answer(query, relevant_docs):
    """
    基于召回文档生成最后答案
    :param query: 问题
    :param relevant_docs: 召回的最相关的 top_k 个文档
    :return:
    """
    input_text = query + " " + " ".join(relevant_docs)
    inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt", max_length=512, truncation=True)

    # # query + relevant_docs作为新输入，用于生成新结果
    summary_ids = generator_model.generate(inputs['input_ids'], max_length=150, num_beams=4, early_stopping=True)
    answer = tokenizer.decode(summary_ids[0], skip_special_tokens=True)
    return answer


query = "What is RAG in AI?"
# # 召回与查询相关的文档
relevant_docs = retrieve_documents(query)
print("Retrieved Documents:", relevant_docs)

# # 基于召回的文档生成答案
answer = generate_answer(query, relevant_docs)
print("Generated Answer:", answer)

三、 RAG改进方向

主要为提升检索的准确率，提高回复的质量。

3.1、检索前

增强数据颗粒度：校准知识库数据，在确保准确性的前提下，使内容变得简洁、准确、无冗余；
调整数据切片长度：找到合适的切片长度，使每个文本块chunks保存的知识互相独立，没有信息交叉；
添加元数据：比如使用【日期、价格】等元数据加强敏感数据的检索，增强相关性；
假设性问题：为每个chunks创建假设性问题来解决文档间的不一致问题；
动态更新知识库：涉及时效性问题时，比如金融、新闻等领域，可以通过API动态更新数据库，增强知识库的时效性；
模型微调：利用特定领域的语料来微调Embedding模型 + 基座模型，将特定知识嵌入到模型中

3.2、检索中

知识库分类：将相近知识存入同一个知识库，检索过程中先对问题进行分类，再在对应知识库中查找相关数据；
多轮检索：针对复杂问题，通过多轮检索逐步聚焦目标文档。第一次检索后，可以将初步结果再次作为输入，进行二次筛选，找到更加精确的信息；
动态文档扩展：对检索到的文档进行扩展，如使用知识图谱、外部API或其他数据库进行补充，从而丰富大模型的上下文信息；
多模态输入：结合文本、图片、视频等多模态信息，可以更全面地为问题提供背景支持，提升回答的精度；
多模型集成：引入多个模型的回答，然后通过加权、打分等方法选出最佳答案。或者让不同模型分别进行回答，后续结合打分机制选取最优解；
改进检索算法：设计更为复杂的模块对召回的结果进行精细化排序，提高召回质量，如基于Dense Passage Retrieval (DPR) 或者使用语义搜索技术（如FAISS）来代替传统的BM25检索方法；

3.3、检索后

答案验证与过滤：结合规则库或知识库，对生成的答案进行验证。例如可以通过正则表达式、领域规则等，检查生成内容是否符合逻辑或事实，过滤掉明显错误的回答；
不确定检测：通过设定阈值来识别并提示用户答案的不确定性，或者引导进一步的问题澄清；
提示词精炼：压缩无关上下文，突出关键段落，减少总体长度；
选用更好的模型：提高知识处理能力，增加输出长度；

四. 改进RAG：DPR检索实现

不同的检索模型有不同的召回性能。选择更好的检索模型可以显著提高召回准确率。

Dense Retrieval（稠密检索）：相比于传统的基于词频的检索模型（如TF-IDF或BM25），稠密向量检索模型可以捕捉语义信息，尤其在长查询或含有复杂句子时表现更好。常见的稠密检索模型包括：

DPR（Dense Passage Retrieval）：基于双塔模型（query encoder和document encoder）将查询和文档嵌入到同一个向量空间，计算其余弦相似度来进行召回。
Sentence-BERT：基于BERT的句子级向量模型，能够在语义层面上更好地理解查询和文档。

Hybrid Retrieval（混合检索）：结合稠密检索和稀疏检索。可以同时使用BM25和DPR的结果，将二者结合进行召回。

from transformers import DPRQuestionEncoder, DPRContextEncoder, DPRQuestionEncoderTokenizer, DPRContextEncoderTokenizer
import torch

# # [1]:初始化 DPR 模型和 Tokenizer
question_encoder = DPRQuestionEncoder.from_pretrained("facebook/dpr-question_encoder-single-nq-base")
context_encoder = DPRContextEncoder.from_pretrained("facebook/dpr-ctx_encoder-single-nq-base")
question_tokenizer = DPRQuestionEncoderTokenizer.from_pretrained("facebook/dpr-question_encoder-single-nq-base")
context_tokenizer = DPRContextEncoderTokenizer.from_pretrained("facebook/dpr-ctx_encoder-single-nq-base")

# # [2]:文档向量化
documents = [
    "Machine learning is a field of artificial intelligence that uses statistical techniques.",
    "Deep learning is a subset of machine learning that uses neural networks.",
    "Natural language processing is a field of AI focused on the interaction between computers and humans.",
    "RAG stands for Retrieval-Augmented Generation, a framework that combines document retrieval and generation.",
]

# # 将文档库编码为稠密向量
context_embeddings = []
for doc in documents:
    inputs = context_tokenizer(doc, return_tensors="pt", truncation=True, padding=True)
    with torch.no_grad():
        embedding = context_encoder(**inputs).pooler_output
    context_embeddings.append(embedding)
context_embeddings = torch.cat(context_embeddings, dim=0)


# # [3]:编码查询为稠密向量
query = "What is RAG in AI?"
query_inputs = question_tokenizer(query, return_tensors="pt", truncation=True, padding=True)
with torch.no_grad():
    query_embedding = question_encoder(**query_inputs).pooler_output


# # [4]:计算查询与文档的相似度
scores = torch.matmul(query_embedding, context_embeddings.T)
top_k = torch.topk(scores, k=2)

# # [5]:打印最相关的文档
relevant_docs = [documents[i] for i in top_k.indices[0]]
print("Top relevant documents:", relevant_docs)

五、非文本内容处理（图片、表格、流程图）

5.1、图片

可以使用视觉模型（如 CLIP、ViT 等）将图像编码为向量，类似于文本的向量化。在检索阶段，通过将文本查询与图像向量进行相似度计算，实现图像的检索；
OCR 处理图片中的文本：对于包含文本的图片（如流程图、图表等），可以使用 OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）技术提取图片中的文字，将其作为文本信息参与检索和生成流程；

5.2、表格

表格转为结构化数据：表格转化为JSON、CSV 等，然后通过匹配查询与表格中的字段，实现基于表格数据的检索和回答；
表格语义化：可以使用专门的表格理解模型（如 TAPAS）将表格转化为语义信息，使模型能够根据查询直接在表格中查找相关信息；

5.3、流程图

结构化理解：对于流程图，可以使用图像处理技术或者专门的流程图解析工具（如 Graphviz）将流程图结构化表示，将其转化为流程节点、关系的语义表示。例如，使用图卷积网络（GCN）或其他图算法对流程图进行语义理解；
语义转换：将流程图中的结构转化为自然语言描述，供 RAG 模型使用，通过图像处理技术将流程图的各个元素（如节点和连线）提取出来，并转换为带有语义的描述。比如“从 A 节点经过 B 节点，最后到达 C 节点”可以转化为“流程从 A 开始，经过 B 后到达 C”

5.4、多模态融合

多模态模型：如果希望同时处理文本、图像、表格等多种模态，可以使用多模态模型，如 CLIP（处理图像和文本）或 VisualBERT（结合图像和文本进行推理）。
多模态融合检索与生成：通过将不同模态的输入（图像、表格、文本等）编码为统一的向量空间，能够实现多模态信息的融合。RAG 的查询阶段可以同时检索文本、表格和图像，生成阶段则利用不同模态的信息来生成准确的答案

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