RAG是什么以及如何在LangChain中实现

检索增强生成（RAG）是一种结合大语言模型与外部知识源的方法，旨在提升模型生成准确性、减少误导性信息。本文详细解析了RAG的概念、理论基础及其实现方法，展示了如何利用Python结合OpenAI的语言模型、Weaviate的向量数据库和LangChain进行RAG流程的搭建。通过RAG，模型可以从外部知识源获取信息，增强其推理能力，就像开卷考试中的学生通过查阅资料来解答问题。

检索增强生成的工作流程

概述

检索增强生成（RAG）是一种结合用户查询与外部知识源的流程，目的是增强大语言模型（LLM）的回答能力。该流程从用户查询开始，通过向量数据库检索相关信息，填充提示，最终生成准确的答案。

流程步骤

RAG的工作流程包括三个主要步骤：检索、增强和生成。首先，通过用户的查询从外部知识源中检索相关信息。然后，将检索到的信息与用户查询一起嵌入到提示模板中进行增强。最后，将增强后的提示输入到LLM中，生成所需的输出。

应用场景

RAG流程广泛应用于需要结合实时信息和领域知识的场景，如客户服务、技术支持和内容生成。这种流程可以显著提高回答的准确性和相关性。

当前大语言模型的局限性

数据范围限制

当前的大语言模型（LLMs）在训练时使用的是大量的静态数据，这限制了它们对最新信息的掌握能力。这种数据范围的限制常导致模型在面对新问题时的幻觉现象。

计算资源消耗

为了适应特定领域的信息，传统上需要对模型进行微调，这种方法需要耗费大量的计算资源，难以快速适应信息的变化。

解决方法

针对上述局限性，检索增强生成（RAG）提供了一种更为灵活和高效的解决方案。通过结合外部知识源，RAG能够有效地弥补LLM的知识盲区和数据更新问题。

解决方案与RAG的提出

微调与RAG的对比

尽管微调能够使大语言模型适应特定领域的信息，但其高昂的成本和复杂的操作使其局限性明显。相比之下，RAG的引入提供了一种更为灵活且易于更新的方案。

RAG的核心思想

RAG通过检索模块和生成模型的结合，从外部知识源获取额外信息。这种方法不仅灵活，还能大大降低误导性信息的产生概率。

实践中的优势

在实践中，RAG能够迅速适应信息的更新，并为用户提供更准确的回答。它在许多需要实时更新的领域表现出色，例如新闻报道和技术支持。

RAG的理论基础与比喻

理论基础

RAG的理论基础在于将事实性知识与模型的推理能力分离。事实性知识存储在外部知识源中，可以随时更新，而推理能力则仍然由LLM负责。

比喻解释

RAG的作用类似于开卷考试，学生在考试时可以使用参考资料来解答问题，RAG则利用外部知识源帮助LLM生成更精确的答案。

模型知识分类

在RAG中，知识分为参数化知识（模型在训练中学习的）和非参数化知识（存储在外部知识源的）。这种分类使知识的管理和更新更加高效。

基于LangChain实现RAG的方法

LangChain角色

LangChain在RAG的实现中扮演整体编排的角色，它协调OpenAI的大语言模型、Weaviate的向量数据库和嵌入模型，实现检索增强生成流程。

实现步骤

RAG的实现包括三个步骤：准备数据、检索信息和生成答案。LangChain通过整合这些步骤，简化了RAG的实施过程。

代码示例

以下代码展示了如何使用LangChain实现RAG：

import requests
from langchain.document_loaders import TextLoader

url = "https://example.com/data.txt"
res = requests.get(url)
with open("data.txt", "w") as f:
    f.write(res.text)

loader = TextLoader('./data.txt')
documents = loader.load()

准备步骤与向量数据库的建立

数据收集与加载

首先，需要收集并加载数据。例如，可以使用LangChain提供的DocumentLoader加载文本数据，为后续步骤做准备。

文档分块处理

由于文档可能超出LLM的处理窗口，因此需要将其切割为更小的片段。LangChain提供了多种文本分割工具，如CharacterTextSplitter。

嵌入与存储

对文本块进行嵌入生成向量，并将它们存储在Weaviate向量数据库中。这样可以实现对文本块的高效语义搜索。

RAG流程的完整示例

检索步骤

一旦向量数据库准备好，你可以设定检索组件，根据用户查询与已嵌入文本块的语义相似度，检索出额外的上下文信息。

retriever = vectorstore.as_retriever()

增强步骤

准备一个提示模板，以便用额外的上下文信息来增强原始提示。这样可以确保生成的回答的准确性和相关性。

template = """You are an assistant for question-answering tasks..."""
prompt = ChatPromptTemplate.from_template(template)

生成步骤

通过将检索器、提示模板与LLM结合形成一个序列，定义好RAG序列后，开始执行它。

from langchain.chat_models import ChatOpenAI
llm = ChatOpenAI(model_name="gpt-3.5-turbo", temperature=0)
query = "What did the president say about Justice Breyer"
rag_chain.invoke(query)

FAQ

问：什么是检索增强生成（RAG）？

• 答：检索增强生成（RAG）是一种结合用户查询与外部知识源的流程，旨在增强大语言模型（LLM）的回答能力。该流程通过向量数据库检索相关信息，填充提示，最终生成准确的答案。

问：RAG如何解决当前大语言模型的局限性？

• 答：RAG通过结合外部知识源，提供了一种灵活高效的解决方案，弥补了LLM在知识盲区和数据更新方面的不足。它能够快速适应信息的变化，降低误导性信息的产生概率。

问：RAG的工作流程包括哪些步骤？

• 答：RAG的工作流程包括三个主要步骤：检索、增强和生成。首先，从外部知识源中检索相关信息；然后将信息与用户查询嵌入到提示模板中进行增强；最后将增强后的提示输入到LLM中，生成所需的输出。

问：在实践中，RAG有哪些优势？

• 答：在实践中，RAG能够迅速适应信息的更新，为用户提供更准确的回答。其在需要实时更新的领域中表现出色，如新闻报道和技术支持。

问：RAG中的知识是如何分类的？

• 答：在RAG中，知识被分为参数化知识和非参数化知识。参数化知识是模型在训练中学习的，而非参数化知识则是存储在外部知识源中，这种分类使知识的管理和更新更加高效。