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【AI开发】CRAG、Self-RAG、Adaptive-RAG

在这里插入图片描述
先放一张基础RAG的流程图
https://blog.langchain.dev/agentic-rag-with-langgraph/
再放一个CRAG和self-RAG的LangChain官方博客

Corrective RAG(CRAG)

在这里插入图片描述
首先需要知道的是CRAG的特色发生在retrieval阶段的最后开始,即当我们获得到了近似的document(或者说relevant snippets)之后。
然后我们会进入一个额外的环节,叫Knowledge Correction。在这里呢我们会先对retrieval得到的每一个相关切片snippets进行evaluate,评估一下我们获取到的snippet是不是对问的问题有效?(此处重点:evaluator也是一个LLM
然后会有三种情况:

  • Correct:那就直接进行RAG的正常流程。(不过图中是加了进一步的优化)
  • Incorrect:那就直接丢弃掉原来的document,直接去web里搜索相关信息
  • Ambiguous:对于模糊不清的,就两种方式都要

那么在最后的generation部分,也是根据三种不同的情况分别做处理。

  • 之前是correct,那现在就直接拼接问题和相关文档
  • 之前是incorrect,那现在就直接拼接问题和web获取的信息
  • 之前是ambiguous,那现在就拼接三个加起来

以上是CRAG的原始大概逻辑,但在langchain中对此进行了简化:
在这里插入图片描述
在Langchain中只存在两种情况,即当incorrect的时候,直接就去web上search了(先经过一个transform_query对问题进行重写,变成更适合web搜索的形式)

Self-RAG

和CRAG的核心都是self-reflective,即当我发现结果不是那么有效时,我要通过环回溯到之前的步骤去优化。

在这里插入图片描述

和CRAG不一样的是,selfRAG的流程是从最开始进行的,大概流程:

  1. 先判断问题是不是需要retrieval,如上图右下角,此处的问题是写一篇essay,那其实根本没必要去retrieval,直接放入LLM就行
  2. 当问题需要检索的时候,我们会将得到的每个document snippet分别判断
    ①是否有关relevant:
    如果无关,那就不进行第②步。
    如果有关:
    ②如果有关,那是否支持support,或者部分支持partial support,或者不支持
  3. 当我们对所有snippets都判断后,按照相关性进行排序,然后依次送到LLM中去进行最后的步骤。
  4. 在最后生成后还有一次评估,总共三次。

在这里插入图片描述
这是用LangChain(LangGraph)做self-RAG的流程图,如果能自己动手画出来这个图,知道什么时候是哪个节点,什么时候是哪种边,就说明真正学会了。

推荐个b站up:沧海九粟
我的很多文章都是看他的视频做的

Adaptive RAG

这个我就不写了,有篇博客写的很好
https://blog.csdn.net/qq_45668004/article/details/138199143
总结一下就是:self-RAG里面的令牌大多都是关于判断得到的某个东西合不合要求,从而进行不一样的action。而Adaptive里面的令牌相当于一个分类器,把问题分类成几种类型,每种类型对应不同复杂程度的RAG模型

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