RAG文档处理召回实战经验指南：轻松驾驭知识海洋

2023-02-10 22:05:46

探索 RAG：文本生成中的检索增强生成范例

数据收集与预处理

收集相关数据是构建 RAG 应用程序的基石。数据可以从网络、数据库或 API 界面中获取。为了使数据适用于 RAG 应用程序，需要对其进行预处理，包括清理、标准化和标记化等步骤。

# 数据预处理示例
import pandas as pd

# 从 CSV 文件中加载数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 清理数据，去除缺失值和异常值
data = data.dropna().drop_duplicates()

# 标准化数据，将文本转换为小写并去除标点符号
data['text'] = data['text'].str.lower().str.replace('[^\w\s]', '')

# 将数据拆分为训练集和测试集
train_data, test_data = train_test_split(data, test_size=0.2)

索引建立

索引是快速查找数据的数据结构。在 RAG 中，我们需要建立文本索引和文档索引。文本索引用于查找关键词，而文档索引用于查找文档中的关键词。

# 文本索引示例
from haystack.document_store.faiss import FAISSDocumentStore

# 创建文本索引
document_store = FAISSDocumentStore()
document_store.update(train_data['text'])

召回策略

召回策略决定了 RAG 应用程序从文档中提取相关信息的方式。常用策略包括：

基于关键词的召回： 根据给定的关键词进行召回。
基于语义的召回： 根据文本的语义相似性进行召回。
基于图的召回： 将文档视为一个图，并根据关键词在图中的连接进行召回。

# 基于关键词的召回示例
from haystack.retriever.dense import DensePassageRetriever

# 创建基于关键词的召回器
retriever = DensePassageRetriever()
retriever.retriever = document_store

# 进行关键词搜索
results = retriever.retrieve(query='What is RAG?')

评价指标

评估 RAG 应用程序的质量至关重要。常用指标包括：

BLEU： 机器翻译评估指标。
ROUGE： 文本摘要评估指标。
METEOR： 机器翻译评估指标，考虑翻译的顺序。

# 评估模型示例
from haystack.utils import eval_retrieval

# 计算召回率
recall = eval_retrieval.measure_recall(test_data, results)

# 计算准确率
precision = eval_retrieval.measure_precision(test_data, results)

常见问题与解决方案

在开发 RAG 应用程序时，可能会遇到一些常见问题：