《检索增强生成(RAG)优化策略篇》电子书下载

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《检索增强生成(RAG)优化策略篇》电子书下载：

这篇文章详细探讨了检索增强生成（RAG）的优化策略，涵盖了RAG的基础功能、各模块的优化策略、架构优化、索引优化以及未来发展方向等多个方面。以下是对这篇文章的摘要：

检索增强生成（RAG）是一种结合检索和生成模型的技术，旨在通过检索相关增强生成模型的性能。本文详细介绍了RAG的优化策略，包括各模块的优化、架构优化、索引优化等方面，以提高RAG在各种应用场景中的效果 核心内容

1. RAG基础功能
RAG的工作流程包括文档块切分、文本嵌入模型、提示工程和大模型生成。通过对这些模块进行优化，可以显著提升RAG的整体性能。

2. RAG各模块优化策略
​​文档块切分​​：设置适当的块间重叠、多粒度文档块切分、基于语义的文档切分、文档块摘要。
​​文本嵌入模型​​：基于新语料微调嵌入模型、动态表征。
​​提示工程优化​​：优化模板增加提示词约束、提示词改写。
​​大模型迭代​​：基于正反馈微调模型、量化感知训练、提供大context window的推理模型。

3. RAG架构优化策略
​​利用知识图谱（KG）进行上下文增强​​：通过增加与向量库平行的KG上下文增强策略，解决向量数据库无法获取长程关联知识和信息密度低的问题。
​​Self-RAG​​：通过大模型对召回结果进行筛选，使用反思字符（Reflection tokens）来检查输出的相关性和完整性。Self-RAG的创新点在于其主动和智能的实现方式。
​​多向量检索器多模态RAG​​：支持多模态数据格式，包括文本+表格、文本+表格+图片等。通过分离文档和引用，生成适合自然语言检索的摘要。
​​RAG Fusion优化策略​​：通过生成多个query并匹配多个文本块，再进行倒序融合排序，增加相关文本块的召回率。
​​模块化RAG优化策略​​：打破传统RAG框架，提供更广泛的多样性和灵活性，包括搜索模块、记忆模块、额外生成模块、任务适应模块、对齐模块和验证模块。
​​RAG结合SFT​​：通过更新LLM和检索器，提高模型在检索增强指令下的表现。
​​查询转换​​：利用大型语言模型（LLM）的能力，将原始查询转换为更合适的查询。
​​BERT在RAG中的作用​​：在分类、抽取等任务中使用BERT可以提高效率，而在生成任务中使用LLMs可以获得更好的生成能力。

4. RAG索引优化策略
​​嵌入优化策略​​：微调嵌入、动态嵌入、检索后处理流程。
​​提升检索召回率​​：通过分析知识库覆盖情况和query与doc的特点进行优化。
​​优化索引结构​​：通过试错法找到最佳块大小。
​​混合检索​​：结合矢量搜索和关键词搜索的优势。
​​重新排名​​：将最相关的信息重新定位到提示的边缘。

5. RAG索引数据优化策略
​​提升索引数据质量​​：清理重复/冗余信息，识别不相关文档，检查事实准确性。
​​添加元数据​​：通过元数据提高搜索相关性。
​​输入查询与文档对齐​​：通过计算问题嵌入来提高查询与文档的对齐。
​​提示压缩​​：通过压缩无关上下文，突出重要段落。
​​查询重写和扩展​​：通过LLM重写查询以提升效果。

RAG技术在处理复杂查询和生成信息丰富回应方面具有巨大潜力。通过优化各模块、架构和索引，RAG在多种应用场景中表现出色。未来的研究方向包括垂直优化、水平扩展和RAG生态系统的构建，特别是在医学、法律和教育等专业领域的应用。RAG的成功为其在多领域应用的适用性和普适性探索铺平了道路。

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