《大模型RAG在LLMs中的应用》电子书下载

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《大模型RAG在LLMs中的应用》电子书下载：

这篇文章详细介绍了RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术在大型语言模型（LLMs）中的应用，探讨了RAG的优势、实现方法和存在的问题。以下是文章的主要内容：

一、LLMs的不足点
LLMs虽然具备较强的能力，但仍存在以下问题：

1.​​幻觉问题​​：基于概率的token生成方式可能导致生成的内容不准确。
​​2.时效性问题​​：大规模模型训练成本高，周期长，难以实时更新数据。
​​3.数据安全问题​​：通用模型缺乏企业内部数据，难以在保证安全的前提下使用。

二、什么是RAG？
RAG是一种结合检索和生成的技术，旨在提高LLMs的预测质量。RAG的核心思想是在生成文本前，先从大量文档中检索相关信息。

2.1 R:检索器模块
​​1.语义表示​​：如何准确地将查询和文档映射到语义空间。
​​块优化​​：通过分块处理文档，选择合适的分块策略。
​​微调嵌入模型​​：使用预训练模型（如UAE、Voyage、BGE）进行嵌入。

2.​​协调语义空间​​：
​​查询重写​​：通过生成伪文档或使用多查询检索来改进查询。
​​嵌入变换​​：通过适配器或预训练方法优化查询嵌入。
​​
3.对齐检索模型和大语言模型​​：
​​监督训练​​：使用大语言模型进行监督训练。
​​外部适配器​​：在检索模型上附加适配器以实现对齐。

2.2 G:生成器模块
​​生成器介绍​​：将检索到的信息转化为自然流畅的文本。
​​后检索处理​​：对检索结果进行进一步处理以提高质量。
​​优化生成器​​：确保生成文本流畅并能有效利用检索信息。

三、使用RAG的好处
​​可扩展性​​：减少模型大小和训练成本，易于扩展知识。
​​准确性​​：通过引用信息来源，增强用户对结果的信任。
​​可控性​​：允许更新或定制知识。
​​可解释性​​：检索到的项目作为模型预测的参考。
​​多功能性​​：适用于多种任务，如QA、文本摘要、对话系统等。
​​及时性​​：识别最新信息，保持回答的及时性和准确性。
​​定制性​​：为不同领域提供专业支持。
​​安全性​​：通过数据库中的角色和安全控制实现数据使用的更好控制。

四、RAG vs. SFT
​​数据​​：RAG使用动态数据，SFT使用静态数据。
​​外部知识​​：RAG擅长利用外部资源，SFT通过微调对齐外部知识。
​​模型定制​​：RAG专注于信息检索，SFT允许调整模型行为和风格。
​​减少幻觉​​：RAG不易产生幻觉，SFT通过微调减少幻觉。
​​透明度​​：RAG提供更高的透明度，SFT较不透明。
​​技术要求​​：RAG需要高效的检索策略，SFT需要高质量训练数据。

五、RAG典型实现方法
RAG的实现主要包括数据索引、检索和生成三个步骤。

5.1 构建数据索引
​​数据提取​​：从原始数据到格式化数据。
​​文本分割​​：根据语义完整性进行分块。
​​向量化及创建索引​​：将文本转化为向量并构建索引。

5.2 数据检索
​​动机​​：获取有效信息。
​​检索技术​​：包括向量化相似度检索、关键词检索、全文检索等。
​​重排序​​：根据相关度和匹配度进行调整。
​​查询轮换​​：使用不同的查询策略。

5.3 生成正确回复
​​文本生成​​：将查询和检索文本组合输入模型。
​​全流程框架​​：如Langchain和Llamalndex。

六、RAG典型案例
​​ChatPDF及其复刻版​​：读取PDF文件，提取文本，使用向量检索和生成。
​​Baichuan​​：融合指令意图理解、智能搜索和结果增强。
​​Multi-modal retrieval-based LMs​​：使用CLIP模型进行检索，CM3 Transformer进行生成。

七、RAG存在的问题
​​检索效果依赖embedding和检索算法​​：可能检索到无关信息。
​​利用检索信息的不确定性​​：仍存在不准确的情况。
​​效率问题​​：对所有任务无差别检索，效率不高。
​​无法引用来源​​：影响事实查证的准确性。

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