大模型RAG

2024-10-14  本文已影响0人  阿凡提说AI

RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种结合了信息检索和生成模型的架构，旨在提升大型语言模型（如 GPT、BERT 等）的效果和应用场景。RAG可以在处理信息时，利用外部知识库，提高回答的准确性和相关性。

1. 背景与定义

传统的语言模型只能基于内部的知识和训练数据生成文本，但往往缺乏实时时效性和最新信息。RAG模型旨在通过结合信息检索和文本生成的能力，来克服这些局限。

2. 工作原理

RAG通常分为两个主要组件：

3. 整体流程

RAG的整体流程通常如下：

  1. 用户输入：用户提出查询问题。
  2. 检索阶段：
    • 系统将查询发送给检索模块，使用语义搜索从知识库中获取相关文档。
  3. 文档选择：选择若干个最相关的文档。
  4. 生成阶段：
    • 将用户查询及检索到的相关文档输入到生成模块，生成最终答案。
  5. 返回结果：将生成的回答返回给用户。

4. 优势

5. 应用场景

6. 示例

假设有一个用户问题：“如何使用Python进行数据分析？”

7. 挑战与未来发展

总结

RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种有力的架构，将检索与生成相结合，旨在改善大型语言模型在信息丰富和复杂问答场景中的表现。通过实时检索外部知识，RAG能够提供更准确、更相关的回答，尤其在快速变化的信息环境中展现出独特的优势。

实现一个简化的RAG（Retrieval-Augmented Generation）模型可以分为以下步骤。这里我们将使用Python进行演示，并依赖一些常见库，如transformers和faiss等。

1. 环境准备

首先，确保你有相关库。可以使用如下命令安装：

pip install transformers faiss-cpu

2. 数据准备

我们准备一些示例文档，用于快速检索。例如：

documents = [
    "Python is a programming language that lets you work quickly.",
    "Data analysis with Python can be done using libraries like Pandas and NumPy.",
    "Machine learning in Python can be done using libraries like Scikit-learn.",
    "Natural Language Processing (NLP) involves analyzing and generating text."
]

3. 构建检索模型

我们将使用一个简单的向量化方法来检索相关文档。可以使用transformers库中的DistilBERT来生成文档和查询的向量表示。

import torch
from transformers import DistilBertTokenizer, DistilBertModel

# 加载模型和tokenizer
tokenizer = DistilBertTokenizer.from_pretrained('distilbert-base-uncased')
model = DistilBertModel.from_pretrained('distilbert-base-uncased')

def embed_documents(documents):
    embeddings = []
    for doc in documents:
        inputs = tokenizer(doc, return_tensors="pt", truncation=True, padding=True)
        with torch.no_grad():
            outputs = model(**inputs)
        embeddings.append(outputs.last_hidden_state.mean(dim=1).squeeze())
    return torch.stack(embeddings)

# 获取文档的嵌入
doc_embeddings = embed_documents(documents)

4. 检索函数

我们需要一个函数来检索最相关的文档。

def retrieve_documents(query, doc_embeddings, top_k=2):
    # 查询嵌入
    inputs = tokenizer(query, return_tensors="pt", truncation=True, padding=True)
    with torch.no_grad():
        query_embedding = model(**inputs).last_hidden_state.mean(dim=1).squeeze()
    
    # 计算余弦相似度
    similarities = torch.nn.functional.cosine_similarity(query_embedding.unsqueeze(0), doc_embeddings)
    best_indices = similarities.argsort(descending=True)[:top_k]
    return best_indices

5. 生成回答

我们使用一个简单的生成策略，比如使用 GPT-2 来生成回答。

from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer

# 加载生成模型
gpt2_tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')
gpt2_model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2')

def generate_answer(query, retrieved_docs):
    context = " ".join([documents[i] for i in retrieved_docs])
    input_text = f"{query} Context: {context}"
    input_ids = gpt2_tokenizer.encode(input_text, return_tensors='pt')
  
    # 生成回答
    output = gpt2_model.generate(input_ids, max_length=100, num_return_sequences=1)
    answer = gpt2_tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
    return answer

6. 主程序

最后，将所有部分整合在一起，使得可以查询并生成回答。

def rag_system(query):
    retrieved_indices = retrieve_documents(query, doc_embeddings)
    answer = generate_answer(query, retrieved_indices)
    return answer

# 测试
user_query = "How can I analyze data using Python?"
response = rag_system(user_query)
print("Generated Response:", response)

总结

以上代码简要演示了如何实现一个基本的RAG系统。通过检索与用户查询相关的文档并使用生成模型生成回答，这是一个基础的演示。

注意事项

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