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RAG介绍
RAG(Retrieval-Augmented Generation)是一种用于自然语言处理(NLP)的模型结构,特别是在问答和其他生成任务中。它结合了信息检索和文本生成两种技术,目的是通过检索相关文档来增强模型的生成能力。
RAG的工作原理
RAG 模型通常由两部分组成:一个检索器(Retriever)和一个生成器(Generator)。
- 检索器(Retriever):这部分负责从一个大型文档集合中检索出与输入查询(如问题)最相关的文档或文本段落。这通常是通过预先索引的文档数据库来实现的,使用的方法可能是传统的信息检索技术或基于向量的相似性搜索。
- 生成器(Generator):一旦检索到相关文档,生成器(通常是一个基于 Transformer 的序列到序列模型,如 GPT 或 BART)使用这些文档作为上下文,生成回答或其他相关文本。这个过程涉及到理解输入查询和检索到的文档,并整合它们的信息来生成准确、相关的输出。
使用向量数据库
向量数据库原理
向量数据库是一种专门用于存储、索引和检索向量数据的数据库。在这里的“向量”通常指的是高维度的数值数组,它们用于表示复杂数据对象,如图像、音频、文本或任何其他类型的数据。向量数据库在机器学习、深度学习和其他人工智能应用中尤其重要,因为它们使得可以高效地搜索和比较这些高维数据。
向量的生成
向量通常是通过一种称为“嵌入”(embedding)的过程生成的,这个过程涉及将原始数据转换为高维空间中的点。这些嵌入通常由机器学习模型(如深度学习网络)生成,这些模型被训练来捕捉数据的关键特征和模式。例如:
- 文本向量:可以使用模型如 Word2Vec、BERT 或 GPT 将文本转换为向量。这些模型捕捉词汇、句法和语义信息,将文本编码为高维向量。
- 图像向量:使用卷积神经网络(CNN)等模型处理图像,提取关键特征,并将它们表示为向量。
- 音频向量:通过模型如 WaveNet 将音频信号转换成向量表示,捕捉音频的关键特征。
向量数据库的工作原理
- 存储:向量数据库存储生成的向量。这些向量代表了原始数据的高维数值表示。
- 索引:由于向量是高维的,因此传统的索引方法不再有效。向量数据库使用特殊的索引技术(如近似最近邻(ANN)索引),以高效地处理高维空间中的搜索查询。
- 检索:当用户发出查询时(通常也是以向量的形式),数据库使用这些索引来快速找到最相似的向量。这个过程称为向量相似性搜索,它通常基于向量之间的距离度量(如余弦相似性或欧氏距离)。
应用场景
- 推荐系统:在用户和产品嵌入的帮助下,快速检索最相关的产品或内容。
- 图像检索:在图像数据库中搜索视觉上相似的图像。
- 自然语言处理:在大规模文本数据中寻找语义上相关的文本片段。
实操
初始化openai
预处理文档
创建向量数据库
问题检索
使用搜索引擎
原理
Elasticsearch 是一个基于 Apache Lucene 构建的开源、分布式、实时搜索和分析引擎。它使用户能够以极快的速度和非常简单的方式存储、搜索和分析大量的数据。Elasticsearch 是 Elastic Stack(包括 Elasticsearch、Logstash、Kibana 和 Beats)的核心组件,广泛用于全文搜索、日志和数据分析等领域。
主要特点
- 分布式和可伸缩:
- Elasticsearch 是分布式的,数据可以跨多个服务器(称为节点)分散,以提供弹性、可靠性和可伸缩性。
- 实时搜索和分析:
- 提供近实时的搜索和分析能力。数据一旦被索引,就几乎可以立即被搜索和分析。
- 全文搜索:
- 支持高级全文搜索功能,包括自定义分析器、各种类型的查询语法等。
- 多种语言客户端:
- 支持多种编程语言的客户端,如 Java、Python、C#、JavaScript 等。
- 强大的查询语言:
- 使用名为 Query DSL 的强大查询语言,它基于 JSON,提供丰富的搜索功能。
- 集成和扩展性:
- 能够轻松集成到现有的架构中,提供丰富的 API,方便扩展和定制。
应用场景
- 日志和事务数据分析:
- 在日志分析、应用监控、事件数据等领域广泛应用。
- 全文搜索引擎:
- 用于网站、应用程序的内部搜索功能,提供快速的全文搜索能力。
- 大数据分析:
- 作为大数据应用的后端存储和分析工具,处理和分析大规模数据。
- 商业智能(BI):
- 用于聚合、分析和可视化数据,以支持商业决策。
技术原理
- 基于倒排索引:
- Elasticsearch 使用倒排索引(Inverted Index)来实现快速的全文搜索。倒排索引是一种索引方法,用于存储一个词出现在哪些文档的映射,这使得对大量文档进行快速全文搜索成为可能。
- 分析器(Analyzers):
- 在对文本进行索引之前,Elasticsearch 会使用分析器处理文本。分析器由一个或多个分词器(Tokenizer)和多个过滤器(Filter)组成,它们负责将文本分解成词项(Tokens),并进行如小写转换、停用词移除等处理。
- 分布式架构:
- Elasticsearch 是分布式的,数据存储在多个节点上。它支持跨多个服务器分散数据,以提供高可用性和可扩展性。
实操
步骤:
处理知识库(处理文档/表格) -> 将片段灌入搜索引擎 -> 封装检索接口 -> 构建调用流程
处理知识库
安装 pdf 解析库:
pip install pdfminer.six
数据灌入检索引擎
安装 ES 客户端
!pip install elasticsearch7
安装NLTK(文本处理方法库)
!pip install nltk
关键字检索
LLM接口封装
- Author:Ethan
- URL:https://zheyu.ink/article/rag
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