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探索RAG(检索增强生成)：三大RAG技术的特点与应用场景

article 2025/1/4 7:07:46

本文介绍了RAG（检索增强生成）技术，通过结合信息检索与生成模型，显著提升大语言模型的准确性和实时性。探讨了RAG的三种主要检索方式：精确上下文检索、Embedding检索和Graph RAG（基于知识图谱的检索）。每种方法有其独特的优势和适用场景，适用于不同的应用需求。
大纲如下:
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一、RAG定义与优势

1. 什么是 RAG？

RAG（检索增强生成，Retrieval-Augmented Generation）是一种结合了信息检索与生成模型的人工智能技术，旨在提升大型语言模型（LLM）的准确性和可靠性。RAG的核心思想是通过从外部知识库中检索相关信息，以补充模型的内部知识，从而生成更为精准和上下文相关的回答。

2. RAG的工作原理

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RAG的工作流程通常分为两个主要阶段：

数据准备阶段：
- 数据提取：从各种数据源中获取信息。
- 文本分割：将提取的数据进行分割，以便于后续处理。
- 向量化：将文本数据转换为向量形式，便于存储和检索。
- 数据入库：将处理后的数据存入数据库中，以便快速检索。
应用阶段：
- 用户提问：用户向系统提出问题。
- 数据检索：系统从数据库中检索相关信息。
- 注入Prompt：将检索到的信息与用户的问题结合，形成新的提示。
- LLM生成答案：基于注入的提示，生成最终的回答。

3. RAG的优势

RAG技术在多个方面展现出显著的优势：

提高准确性：通过引用外部知识库，RAG能够减少模型的“幻觉”现象，即生成不准确或虚假的信息[5][9]。
实时更新：RAG允许模型访问最新的信息，解决了传统LLM因训练数据过时而导致的知识局限性问题[4][6][9]。
经济高效：与重新训练模型相比，RAG通过检索和生成的方式，降低了更新模型所需的计算和财务成本[6][8][9]。
增强用户信任：RAG能够提供信息来源的引用，用户可以验证生成内容的准确性，从而增强对系统的信任[4][8][9]。
总之，RAG作为一种创新的技术方案，通过结合信息检索与生成模型，显著提升了大型语言模型在处理复杂问题和实时信息方面的能力，是当前大模型领域的重要发展方向。

二、RAG三个模块

索引（indexing）: 文本索引的构建包括以下步骤：文档解析、文本分块、Embedding 向量化和创建索引。先将不同格式的原始文件解析转换为纯文本，再把文本切分成较小的文本块。通过 Embedding 为每一个文本块生成一个向量表示，用于计算文本向量和问题向量之间的相似度。创建索引将原始文本块和 Embedding 向量以键值对的形式存储，以便将来进行快速和频繁的搜索。
检索（Retrieval）：使用 Embedding 模型将用户输入问题转换为向量，计算问题的 Embedding 向量和语料库中文本块 Embedding 向量之间的相似度，选择相似度最高的前 K 个文档块作为当前问题的增强上下文信息。
生成（Generation）：将检索得到的前 K 个文本块和用户问题一起送进大模型，让大模型基于给定的文本块来回答用户的问题。

三、RAG主要分类

RAG主要分为以下几种类型：精确上下文检索、Embedding 检索和Graph RAG（基于知识图谱的检索）。

精确上下文RAG，ai编程领域
embedding,通用rag
Graph RAG（基于知识图谱的检索）

1. 精确上下文检索

工作原理:

精确上下文 RAG 强调的是高精度的局部信息匹配。它通过如下步骤实现：

数据索引: 将文档切分为小段，并建立索引。
查询解析: 用户的查询被转化为向量形式。
检索: 利用向量数据库快速找到与查询最匹配的小段落。
生成回复: 基于查找到的精确段落生成回答。

特点

基于关键词匹配：通常使用传统的检索方法（如BM25）来实现，通过词汇匹配找到最相关的文档片段[6][8]。
适合精确匹配：对于包含唯一标识符（如错误代码、技术术语）的查询表现尤为出色。

优点:

高精度: 对于特定问题能够提供非常准确的答案。
实时性强: 快速响应用户查询，适合互动场景。

缺点:

对语义理解能力较弱，可能无法捕捉到同义词或上下文的深层含义。
上下文局限: 缺乏全局视角，难以处理需要综合多方信息的问题。
灵活性不足: 过于依赖已有明确表述的内容，无法灵活推理新情境。

应用场景

问答系统：在客户支持、教育、医疗等领域，精确上下文检索可以快速找到与用户问题最相关的文档片段，提供准确的回答[2][9][55]。
法律分析：在法律领域，精确上下文检索可以定位具体的法律条款或案例，帮助生成基于事实的法律建议[6][8]。
技术支持：处理技术文档时，能够快速匹配特定的错误代码或技术术语[6][9]。

精确上下文检索在智能问答系统中的最新应用案例主要集中在以下几个方面

基于LangChain和LLM模型的文档问答系统：
- 使用LangChain框架和大型语言模型（LLM）构建基于文档的问答系统，通过AzureOpenAI和Pinecone实现高效文档搜索与回答。该系统利用语义搜索与GPT QnA的结合，将回答与相关文件中的特定段落联系起来，生成更精确和上下文相关答案。
动态上下文建模的智能问答系统：
- 采用动态上下文建模策略，根据当前对话历史或场景调整回答策略，增强交互性和适应性。应用场景包括在线客服、教育辅助、搜索引擎优化、智能家居和企业内部知识库等。
RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术：
- RAG技术通过结合信息检索和文本生成，提供更精准的答案和提升用户体验。它在智能问答系统、对话机器人和实时信息查询等场景中表现出色，特别是在需要精确知识和上下文敏感生成的任务中。
- 具体应用案例包括：
Parent-Document检索技术：利用MongoDB和OpenAI实现高级RAG技术，通过将大型文档分割成不同粒度的块，实现更精细的搜索和更丰富的上下文生成。

本地资讯问答机器人：基于Langchain、Ollama和RSSHub技术，实现RAG任务，提供实时资讯、自动解答问题、智能助手和语音交互控制体验。

深度学习驱动的问答系统：
- 基于深度学习的问答系统广泛应用于智能助手、客服系统、教育和医疗等领域，利用深度学习模型如CNN、RNN、LSTM、Transformer、BERT、GPT和T5等捕捉文本特征并生成答案。这些系统通过文本预处理、词嵌入、双向编码器表示、注意力机制和预训练微调等方法，提升信息查询和自动问答能力。

2. Embedding 检索

工作原理:

Embedding RAG 关注于通过向量空间模型理解语义关联。其核心步骤包括：

数据嵌入: 文档被转化为高维向量，捕捉深层次语义。
密集检索: 使用稠密检索模型（如Dense Passage Retriever）找到与查询向量最接近的文档段落。
重排序与过滤: 结合稀疏检索结果，进一步优化相关性。
生成回答: 利用大模型生成最终答复，整合检索到的多段信息。

特点

基于语义嵌入：通过将文档和查询转化为向量表示，利用向量相似性（如余弦相似度）进行检索[9][16][44]。
语义理解能力强：能够捕捉同义词和上下文的语义关系，适合处理复杂的自然语言查询。

优点:

语义理解强: 能够深入理解查询意图，关联相关信息。
适应面广: 适用于多种类型的文档和查询场景。

缺点:

计算资源消耗大: 向量运算和稠密检索需要更多计算资源。
延迟较高: 相较于精确上下文RAG，响应时间略长。

应用场景

智能问答：在企业知识库、教育平台等场景中，Embedding 检索可以捕捉语义相似性，回答更复杂的问题[9][14][44]。
内容生成：在内容创作领域，Embedding 检索可以为生成模型提供语义相关的上下文，提升生成内容的连贯性和准确性[9][52]。
多模态检索：支持文本、图像、音频等多模态数据的检索，适用于跨领域的复杂任务[9][57]。
智能客服: 在电商平台上，用户咨询商品详情时，系统通过理解查询意图，关联多个产品描述，推荐最合适商品。
市场分析报告: 自动生成行业趋势报告，整合分散在多篇文档中的关键信息，形成全面分析。

3. Graph RAG（基于知识图谱的检索）

工作原理

Graph RAG 利用图结构存储和管理信息，其主要步骤如下：

实体抽取: 从文档中抽取出实体和关系，构建图谱。
图谱构建: 形成基于实体和关系的图结构，体现全局关联。
查询图谱: 根据用户查询，在图谱中寻找相关信息路径。
生成回答: 整合图谱中的信息路径，生成全面且结构性强的回答。

特点

基于知识图谱：通过构建图结构，将实体和关系以图的形式表示，能够更好地捕捉复杂信息之间的关联[5][39][40]。
适合复杂关系检索：在需要理解实体间关系的场景中表现出色，例如多跳推理任务。
知识图谱集成：Graph RAG通过构建知识图谱，将实体和关系以图的形式表示，从而提升检索的完整性和准确性。
多跳推理能力：能够处理跨文档的推理和全局信息聚合问题，提供更全面的回答。
结构化知识表示：利用图结构化数据，增强模型对实体间关系的理解能力。
高效检索：通过图索引和向量索引结合的方式，实现高效且精确的检索。

优点

全局理解力强: 能够把握整体信息结构，适合复杂关联分析。
灵活性高: 支持多角度、多层次的信息探索和推理。

缺点

构建成本高: 图谱的构建和维护较为复杂，构建和维护知识图谱的成本较高，且对实时性要求较高的场景可能不够灵活，需要较多前期投入。
查询难度大: 查询效率受图规模影响较大，优化挑战多。

应用场景

医疗健康：整合病历、医学研究和治疗指南等多元化信息，支持复杂的医学问答和诊断[12][39]。
科研领域：在学术文献中，Graph RAG可以通过知识图谱表示文献间的实体和关系，帮助研究人员快速找到相关研究[41][43]。
企业知识管理：在企业内部，Graph RAG可以整合分散的知识资源，提升知识检索和问答的效率[39][42]。
文学作品人物关系分析: 如《仙逆》中的人物关系梳理，通过图谱展现角色间复杂联系，辅助理解剧情。
科研文献综述: 自动生成跨学科综述报告，通过图谱关联不同领域的知识点，揭示潜在的研究机会。

Graph RAG（Graph Retrieval-Augmented Generation）在金融投资决策支持中的具体应用和效果评估如下：

具体应用

精准的市场预测与风险评估
- 市场预测：Graph RAG技术能够整合并分析海量的金融市场数据，包括历史交易记录、宏观经济指标、公司财报等，构建出全面的金融知识图谱。通过图遍历和路径分析，Graph RAG能够识别出潜在的市场趋势和风险点，为投资者提供精准的市场预测。
- 风险评估：在信贷风险评估中，Graph RAG可以分析借款人之间的关联关系，如亲属关系、朋友关系、商业合作伙伴关系等，从而更全面地了解借款人的信用状况。同时，Graph RAG还可以利用历史借贷记录，通过图结构中的节点和边，识别出潜在的违约风险。
个性化的投资组合优化
- Graph RAG技术能够根据投资者的风险偏好、收益目标等个性化需求，构建出定制化的投资组合优化模型。通过分析不同资产之间的相关性、波动性等特点，Graph RAG能够生成最优的投资组合配置方案，以实现风险分散和收益最大化。
智能化的投资顾问服务
- 随着金融市场的日益复杂化和投资者需求的多样化，智能化的投资顾问服务逐渐成为市场的新趋势。Graph RAG技术通过构建个性化的投资者知识图谱，并结合大语言模型的生成能力，实现了对投资者需求的精准理解和智能应答。投资者可以通过自然语言与Graph RAG进行交互，获取个性化的投资建议、市场解读等服务。
推荐系统
- 在推荐系统中，Graph RAG技术通过分析用户行为数据和知识图谱，为用户推荐更符合他们需求的内容。例如，在电商平台中，Graph RAG可以根据用户的购买记录、浏览行为和社交网络关系，推荐用户可能感兴趣的产品或服务，提高用户的购物体验和满意度。

如何优化Graph RAG的计算效率，特别是在构建图索引和执行复杂查询时？

优化Graph RAG的计算效率，特别是在构建图索引和执行复杂查询时，可以从以下几个方面入手：

增强知识图谱的构建能力：
- 引入更先进的实体识别和关系抽取算法：通过使用更先进的算法，可以提高知识图谱的准确性和完整性，从而提升图索引的质量和效率。
- 利用深度学习技术优化图谱构建过程：深度学习技术可以帮助自动化和优化知识图谱的构建过程，减少人工干预，提高构建效率和质量。
优化图索引技术：
- 改进图索引算法：通过改进图索引算法，可以减少索引构建的时间和资源消耗。例如，可以采用更高效的图数据库和索引引擎来支持大规模数据集的索引。
- 并行处理技术：开发更高效的并行处理技术，可以显著提高处理大规模数据集的能力，从而在保持准确性的同时提高响应速度。
优化查询处理算法：
- 增强多跳推理能力：通过改进知识图谱的结构和优化查询处理算法，可以提高模型对复杂查询的处理能力。例如，可以引入更智能的分区策略和动态调整模块化方法，以提高处理复杂查询的效率。
- 本地搜索与全局搜索结合：Graph RAG方法可以通过结合本地搜索和全局搜索来提高查询效率。本地搜索可以快速定位到相关节点，而全局搜索则可以提供更全面的答案。
硬件加速与优化算法：
- 采用硬件加速技术：通过使用GPU或其他专用硬件加速技术，可以显著减少计算时间，提高系统的整体效率。
- 优化算法：开发更高效的算法和模型架构，以减少LLM在处理大规模图数据时的计算负担。
动态图处理：
- 设计适应图动态变化的机制：例如，增量学习或在线学习方法，可以确保索引和查询结果的实时性和准确性。
混合RAG方案：
- 结合嵌入式匹配和map-reduce摘要机制：这种混合方案可以提高查询响应的效率和质量，特别是在处理大规模数据集时。
  通过以上策略的实施，Graph RAG方法可以更有效地解决当前的局限性，提升生成图索引和回答用户查询的性能。

4. RAG主要区别

类型	检索方式	优势	局限性	典型应用场景
精确上下文检索	基于关键词匹配（如BM25）	高精度、实时性强	语义理解能力弱，可能忽略同义词	错误代码检索、法律条款定位
Embedding 检索	基于语义嵌入（向量检索）	语义理解能力强，适合复杂自然语言查询，适应面广	精确匹配能力弱，需结合传统方法，计算资源消耗大、延迟较高	智能问答、内容生成、多模态检索
Graph RAG	基于知识图谱	适合复杂关系推理，支持多跳检索，全局理解力强、灵活性高	构建成本高，实时性较差，查询难度大	医疗健康、科研、企业知识管理文学作品分析、科研综述

综上，
不同类型的RAG技术各有其适用场景和特点。精确上下文检索适合需要快速定位特定信息的场景；Embedding 检索在语义理解和复杂查询中表现优异；而Graph RAG则在需要处理复杂关系和多跳推理的任务中具有独特优势。根据具体的应用需求，可以选择单一方法或结合多种技术以实现最佳效果。

四、向量数据库

为了快速搜索许多向量，建议使用向量数据库。

可用的向量数据库选项包括：

Pinecone，一个完全托管的向量数据库
PGVector，一个免费可用的向量数据库
Weaviate，一个开源矢量搜索引擎
Qdrant，一个矢量搜索引擎
Milvus，专为可扩展相似性搜索而构建的矢量数据库
Chroma，一个开源嵌入存储库
Typesense，快速开源矢量搜索引擎
Zilliz，由 Milvus 提供支持的数据基础设施

文本向量化工具：

Text2vec
文本相似度比较算法
余弦相似度（Cosine distance）
欧式距离（L2-Squared distance）
点积距离（Dot Product distance）
汉明距离（Hamming distance）

五、最新进展

多模态融合：
- 多模态RAG模型通过融合文本、音频、视频和图像等多种模态的数据，为检索和生成任务提供了一种更全面的方法。例如，Flamingo模型将不同模态整合进一个统一的框架内，实现了文本、图像和视频的同时处理。
- 多模态RAG技术不仅限于单一模态的检索，而是跨不同类型的数据进行搜索，如文本、视觉、音频等。这种跨模态检索技术涉及在不同模态间检索相关信息，并通过“检索即生成”（Retrieval as generation）的方式，将检索增强型生成（RAG）框架扩展到多模态应用。
动态检索规划：
- 阿里巴巴最新推出的OmniSearch框架采用动态检索规划，打破了传统mRAG方法遵循固定检索流程的局限，提高了检索效率。
创新方法：
- 近期的研究中，多模态RAG技术引入了许多创新方法，如Self-RAG、ReRanking、FLARE、S2A等。这些方法在提升RAG系统的性能和适应性方面发挥了重要作用。
多模态知识的应用：
- 多模态知识，包括图像、代码、表格、图表和音频，被用于辅助和增强生成模型，以解决事实性、推理、可解释性和鲁棒性等挑战。例如，在视觉问题解答（VQA）、图片说明（Image captioning）和有视觉基础的对话（Visually grounded dialogue）中，多模态RAG技术通过检索和合成不同模态的信息来提高模型的性能。

六、挑战

扩展性与效率：
- 多模态RAG技术在扩展性和效率方面仍面临挑战。传统的mRAG方法通常遵循固定的检索流程，导致检索效率不高。动态检索规划框架如OmniSearch虽然有所改进，但如何进一步提升系统的扩展性和效率仍然是一个重要的研究方向。
偏见与隐私问题：
- 多模态RAG技术在处理不同模态数据时，可能会引入新的偏见和隐私问题。如何在多模态融合过程中确保数据的公平性和隐私保护，是未来研究的重要方向。
可解释性：
- 多模态RAG技术在生成过程中需要处理多种模态的信息，这增加了模型的复杂性，导致可解释性问题。如何提高模型决策过程的透明度，增强其可解释性，是当前的一个重要挑战。
高级检索机制：
- 尽管多模态RAG技术已经取得了一些进展，但在高级检索机制方面仍需进一步研究。如何设计更高效的检索机制，以更好地支持多模态数据的检索和生成任务，是未来的一个重要研究方向。
多语言及低资源语言支持：
- 多模态RAG技术在支持多语言及低资源语言方面也面临挑战。如何在不同语言和资源条件下保持系统的性能和准确性，是未来研究的一个重要方向。