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• 本篇文章简单梳理我在了解RAG以及Embedding技术时的想法，仅供参考
  

1. 引言

背景

在自然语言处理（NLP）和大型语言模型（LLM）的应用中，信息检索与问答是最举人注目的场景之一。然而，传统方法并不能完美解决如下问题：

• 最新知识的使用：传统LLM无法访问资料中的最新信息。
• 大规模知识库：因为数据量高，检索效率和精度无法举屏。
• 团队知识及基于文档的问答：多数环境中，为了对接解决问题，必须采用基于专用文档的知识。

为什么要关注RAG与Embedding技术

RAG (检索增强生成) 和Embedding技术是解决上述问题的重要方法。

• RAG与现有模型的区别： RAG通过检索采集最关键的外部信息，不仅依赖于预训练模型。
• Embedding是在大数据中检索的基石： 它通过将文本和查询进行向量化，实现高效的超负载检索。

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2. 基础概念与原理

2.1 什么是RAG (Retrieval-Augmented Generation)

定义

RAG是一种将信息检索和生成模型结合的技术。不同于传统生成式模型，它通过访问外部知识库，在生成中轻松解决信息随时性和知识解析的限制。

工作流程

• 步骤1：用户查询输入。
• 步骤2：通过Embedding向量化查询，在向量数据库中检索最相关文档。
• 步骤3：将检索结果与用户输入聚合，产生答案。

优点与适用场景

• 能够访问最新或被订制化的知识。
• 解决需要标准信息源和大规模文档检索的场景。

2.2 什么是Embedding

定义

Embedding指将文本或其他数据（如图像、图、声音）转换为高空间中的向量。在NLP中，它能夠抓住语义信息和文本之间的相似性。

作用

• 语义相似度比较：基于Embedding的向量空间，可以直接计算文本相似度。
• 在检索中的应用：使用Embedding实现文本精准检索和分类。

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3. Embedding在RAG中的关键作用

3.1 从检索到生成的桥梁

Embedding为文档和查询提供向量化代表，并通过向量相似度检索最相关内容。

3.2 提升RAG的准确性与鲜更性

• 语义匹配的精度提高：Embedding能在大规模文档集中实现高效检索。
• 减少“背乍”回答风险：生成模型能够根据检索结果依据。

3.3 形成完整RAG工作流

• 流程示例：
  1. 用户输入问题。
  2. 通过Embedding模型将问题向量化。
  3. 在向量数据库中检索最相关文档。
  4. 聚合检索结果，生成答案。
• 数据流与模块耱合：每个模块（Embedding模型、向量数据库、LLM、答案生成）其功能紧密配合。

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4. 常用的Embedding方法与框架

4.1 经典Embedding方法

• Word2Vec / GloVe：早期词向量方法，能力限制在于静态转换。

4.2 加入上下文的Embedding模型

• BERT及其变体：基于Transformer，采用双向编码。
• Sentence-BERT、SimCSE：采用专为发布句子级别向量，依据查询和文本之间的近值计算。

4.3 特定领域的Embedding

• 专用领域微调：通过基于区域数据进行微调，尽可能推动属性化性能。

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5. 常用的RAG方法与框架

5.1 RAG工作流示例

• Facebook AI Research的RAG：公开建议架构。

5.2 开源框架与工具

• LangChain：集成LLM、向量存储和检索模块的Python框架。
• LlamaIndex：迅速构建基于知识库的QA系统。
• Haystack：提供文档检索和问答的综合框架。

5.3 与向量数据库的集成

• Pinecone、Weaviate、Chroma：常用向量数据库，提高向量检索效率。

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7. 总结与展望

RAG与Embedding未来发展趋势

• 更高效的语义检索技术，以及模型压缩和低成本部署方向。

在NLP生态系统中的位置

• RAG和Embedding技术将继续进化，成为生成式AI领域不可战略的核心技术。