用检索增强生成：释放大模型的真正潜力

人工智能

2023-02-20 02:11:43

检索增强生成 (RAG)：大模型自然语言生成的新前沿

简介

随着大语言模型 (LLM) 的兴起，自然语言生成 (NLG) 领域取得了飞跃性的进步。然而，在某些情况下，LLM 仍会面临挑战，尤其是在生成的信息与训练数据不一致时。

检索增强生成 (RAG) 是一种创新技术，旨在解决 LLM 在这些情况下的局限性。它结合了信息检索和文本生成的力量，为 LLMs 提供了一个利用现有知识的途径。

RAG 的工作原理

RAG 的工作原理遵循以下步骤：

检索相关信息： 给定输入文本或查询，RAG 使用信息检索系统在知识库中查找相关信息。
信息融合： RAG 将检索到的信息与输入文本或查询融合，创建统一的表示。
生成输出： 最后，将融合后的表示输入到文本生成模型中，生成输出文本。

RAG 的优势

与传统的 NLG 技术相比，RAG 具有多项优势，包括：

提高生成质量： 利用现有知识，RAG 可以生成更准确、更连贯的信息。
减少训练时间： 由于 RAG 利用了现有知识，因此可以减少文本生成模型的训练时间。
增强鲁棒性： RAG 可以处理与训练数据不一致的输入，从而提高文本生成模型的鲁棒性。

RAG 的应用

RAG 具有广泛的自然语言生成应用，包括：

文本摘要： RAG 可以帮助生成模型创建准确且全面的文本摘要，即使摘要包含与训练数据不一致的信息。
机器翻译： RAG 增强了机器翻译模型的能力，即使目标语言与训练数据不同。
问答系统： RAG 可以生成高质量的答案，即使答案所需的信息不在训练数据中。

实现一个简单的 RAG

以下是通过代码示例演示如何实现简单的 RAG：

# 导入必要的库
import langchain
import openai
import weaviate

# 创建 LangChain 客户端
langchain_client = langchain.Client()

# 创建 OpenAI 客户端
openai_client = openai.Client()

# 创建 Weaviate 客户端
weaviate_client = weaviate.Client()

# 将文本或查询转换为检索词
query = "我喜欢吃苹果"

# 在知识库中检索相关信息
results = weaviate_client.search(query)

# 将检索到的信息与文本或查询融合
fused_text = langchain_client.fuse(query, results)

# 将融合后的信息作为生成模型的输入
output = openai_client.generate(prompt=fused_text)

# 输出生成文本
print(output)

结论

RAG 是自然语言生成领域的一项突破性技术，为 LLMs 提供了利用现有知识的能力。通过将检索和生成相结合，RAG 克服了传统 NLG 技术的局限性，生成质量更高、训练时间更短、鲁棒性更强的信息。随着 RAG 的不断发展，我们期待它在各种自然语言处理任务中带来更令人兴奋的应用。

常见问题解答