增强检索增强生成系统的技术

引言

检索增强生成（RAG）是一系列旨在通过融合生成模型和检索式模型的最佳功能来提升语言任务整体表现的策略。传统的生成模型，例如 GPT 或 T5，由于完全依赖于其参数中包含的知识，只能检索到最新或与其领域相关的知识。而检索式系统可以查询外部数据库或知识源，但它们无法将特定信息片段整合成有意义的上下文结果。

为了解决这个问题，RAG 模型会从外部语料库（如数据库或搜索引擎）中收集相关的文本或片段，并在生成阶段将其用作背景信息。这利用了生成模型的流畅性和创造性，并使系统能够包含来自检索阶段更准确和最新的信息。对于需要高度准确性和上下文相关性的任务，例如摘要、对话系统和开放域问答，RAG 系统非常有用。

RAG 模型集成了检索和生成，不仅提高了响应质量，还缓解了幻觉（即模型生成错误或不准确信息）等问题。由于这种设计仅检索执行任务所需的相关信息，因此还支持更高效的可扩展性。

RAG 系统的重要组成部分

检索器

检索器的任务是从外部知识源（例如数据库、搜索索引或已建立的语料库）中查找相关的文本、章节或文档。常见的检索器类型有：

• 稀疏检索器：使用 TF-IDF 或 BM25 等策略，根据词频和逆文档频率来匹配查询和文档。
• 密集检索器：利用神经网络将文本和查询编码成密集向量（使用余弦相似度等相似性度量来评估密集向量的相关性）。用于此目的的神经网络示例包括双编码器和密集段检索（DPR）。

排序器

在初步检索之后，排序器根据文档与查询的相关性对文档进行排序。为了确保最相关的信息最先被生成，排序至关重要。可以使用如交叉编码器或基于 BERT 的排序器等策略来改进排序。

制作人

生成器是语言模型（如 GPT、T5 或 BART），它利用检索文本提供的额外上下文来提供逻辑相关且恰当的答案。在生成过程中，通过综合和组织从收集的文档中的信息来回答查询或完成任务。

检索器-生成器接口

此组件确保生成器和检索器能够顺畅地通信。它决定了生成器如何接收检索到的文档作为输入，以及生成器赋予外部数据的权重。

知识源/语料库

系统的性能取决于检索器搜索的外部数据或知识库。这可能是最新的语料库，如科学期刊文章、维基百科或任何其他特定领域的知识库。

记忆控制（可选）

某些 RAG 系统具有记忆模块，允许它们存储经常生成或检索的信息。这使得系统能够有效地参考先前获取的知识。

提升 RAG 中生成模型的性能

为了使检索增强生成（RAG）系统能够提供更高质量、更准确、更相关的输出，必须优化生成模型。可以使用多种方法来提高 RAG 架构中生成模型的效率：

• 针对领域特定信息进行调整

问题：预先训练好的生成模型（如 GPT 或 T5）通常在大型语料库上进行训练，而这些语料库可能不适用于特定任务或领域。

解决方案：使用特定于某个主题或任务的数据集来微调生成模型。这提高了模型将检索到的信息——无论是技术、法律还是科学——以适合给定情境的方式使用的能力。

• 有效整合检索到的上下文

问题：简单地将检索到的文档馈送到生成过程中，并不能保证相关信息会得到优先考虑。

解决方案：使用注意力层或自适应注意力路由等技术，将重点放在检索材料中最相关的部分。像基于检索的注意力模型这样的方法可以确保生成器根据不同检索段的重要性动态调整其注意力。

• 逐步生成

问题：需要顺序检索或多跳推理的复杂问题，对于生成模型来说可能难以处理。

生成模型可以多次接触检索器，在每次检索中不断完善其查询和生成的答案。这被称为多步生成或迭代改进。这有助于模型将复杂任务分解为更简单的部分，并产生更准确、更合理的答案。

• 基于知识的训练

问题：生成模型经常“幻觉”，即生成在检索文档中并不存在的信息。

解决方法是惩罚与检索信息偏差过大的生成结果，从而训练引擎以知识为基础。可以使用对比学习等方法，确保模型倾向于与检索文件中的信息一致的输出。

• 受控生成

问题：生成器的答案可能冗长、不相关或过于笼统。

一种可能的解决方案是使用受控生成技术，将输出限制在特定的格式、语气或长度。使用特定任务的数据（例如，正式性或答案长度）重新训练模型，可以提高输出与预期风格的一致性。

提高检索增强生成系统的策略

• 使用密集检索模型提高检索准确性

在某些情况下，密集模型（如使用 BERT、或其他双编码器，或 DPR（密集段检索））的表现优于 TF-IDF 或 BM25 等稀疏检索系统。通过将查询和文档整合到同一个密集向量空间中，密集检索模型可以找到更具主题相关性的信息。通过使用结合稀疏和密集检索的混合模型，或在任务驱动数据上调整密集检索器，可以显著提高检索精度和相关性。

• 使用多跳推理增强检索

RAG 系统能够执行涉及来自多个源的信息的复杂搜索，这得益于多跳检索。系统分多轮检索文档，在每一轮中用新检索到的信息更新搜索查询，而不是根据单个查询检索文档。这种迭代方法提高了系统综合来自多个源的信息的能力，提供了更精确、更连贯的答案，尤其适用于复杂或多层查询。

• 基于任务信息的调整

通过使用特定任务的数据集微调检索和生成模型，可以提高生成内容的质量和检索信息的准确性。例如，可以使用医学论文来微调医学 RAG 系统，确保检索和生成阶段都针对该领域进行了定制。由于模型更牢固地基于领域知识，这还可以减少幻觉并提高答案的准确性。

• 神经重排序以改进文档选择

通过使用神经重排序模型对检索到的文档进行重排序，可以在将其发送到生成模型之前，将重点放在最相关的文档上，从而有助于改进检索过程。基于 BERT 的重排序器会评估每个检索到的文档与查询的相关性，从而过滤掉嘈杂或相关性较低的文档。因此，生成模型收到更高质量的输入，这增强了生成内容的整体一致性和准确性。

• 在生成模型中包含检索上下文

如果检索上下文被明确包含在模型的设计中，生成模型可以更好地利用检索到的信息。一种方法是将搜索查询和检索到的文档都作为上下文传递给生成模型。通过为生成模型提供有关检索到的数据中哪些部分更重要的具体指示，系统可以减少幻觉并提高答案质量。

• 个性化记忆增强检索

RAG 系统可以从增强记忆的模型中受益，这些模型存储有关过去交互或查询的信息。用户特定的记忆模块提供了存储先前访问过的文档或用户数据的能力，从而为后续查询提供个性化的响应。此技术在对话式人工智能中尤其有用，其中通过跨多轮保持上下文，可以极大地提高对话的质量和个性化。

RAG 系统的挑战和局限性

• 信息不一致和幻觉

尽管 RAG 系统可以检索到相关材料，但它们经常会发生“幻觉”，即生成模型会生成不相关或事实错误的信��。当模型基于自身知识而非收集到的信息生成内容时，就会发生这种情况，可能是通过忽略或误解检索到的文档。此问题在事实准确性至关重要的领域（如法律文件或医疗建议）中尤其突出。即使在检索高度相关的情况下，生成模型生成的错误或不可靠信息也可能损害系统的整体可信度。

• 检索引导生成的复杂性

从检索到的文档中提供逻辑相关且上下文恰当的答案可能很困难，特别是如果检索到的文档包含矛盾或不相关的信息。RAG 系统可能会检索到不一致的内容，从而需要生成模型来解决这些问题。如果检索步骤产生的效果不佳或不恰当，生成阶段通常无法产生有意义的输出。涉及多跳推理的任务（其中模型需要综合来自多个源的信息来提供逻辑响应）会加剧这种复杂性。

• 语料库或知识库的质量

检索算法的有效性与所使用的知识库或语料库的质量和相关性密切相关。如果信息源过时、缺乏领域特定知识或包含错误信息，响应的质量可能会很差。可能会获得次优的内容。这在科学、技术或新闻等快速发展的行业中尤其具有挑战性，在这些行业中，准确性需要持续更新知识库。即使是高效的 RAG 系统，在缺乏高质量语料库的情况下，也很难提供相关准确的响应。

• 有效的文档排序和排名

对于生成模型使用，从检索到的集合中对最相关的文档进行排序和优先排序是 RAG 系统面临的主要挑战之一。由于当前的排名算法，最关键的信息可能无法始终获得，特别是对于复杂或模棱两可的查询。在检索器产生大量文档的情况下，快速对最关键的文档进行排名对于生成模型生成准确连贯的响应至关重要。由于排名不佳而导致重复或不相关内容的生成，可能会降低系统的整体性能。

• 可扩展性和延迟问题

从大型数据库提取信息并基于该信息生成响应的两级过程，经常导致 RAG 系统的延迟问题。当检索过程计算成本高昂或数据库庞大时，这种延迟会更加明显。对于交互式系统或对话代理等实时应用程序，快速响应时间至关重要，但 RAG 系统可能难以满足这些需求，尤其是在需要梳理大量外部语料库时。随着语料库规模的增长或查询量的增加，可扩展性将成为一个性能挑战。

RAG 系统的实际应用

• 问答系统

在需要事实准确且上下文恰当响应的问答应用程序中，RAG 系统得到了广泛应用。这些系统结合了生成模型和来自大型数据库或语料库的检索，以提供简洁相关的答案。通过从公司手册、常见问题解答或文档中检索相关知识，RAG 模型可用于在客户支持和信息检索系统中回答复杂的客户查询。根据混合检索-生成方法，可以确保响应既上下文相关又基于事实，这也提高了系统的有效性和可靠性。

• 聊天机器人和对话代理

虚拟助手和聊天机器人等对话式人工智能系统正在迅速整合 RAG 系统。这些系统通过检索外部知识库的相关信息，使用检索增强生成方法来创建恰当且上下文感知的响应。例如，由 RAG 驱动的聊天机器人可以获取完整的产品信息、用户手册或技术建议，以快速响应客户服务部门的客户咨询。因此，聊天机器人现在能够回答更复杂、更具体的问题，从而提高用户满意度并减少对人工交互的需求。

• 文档摘要

在法律、银行和学术界等专家处理大量文档的领域，RAG 系统被用于自动文档摘要。这些方法通过从长篇文档中提取关键信息来提供清晰、简洁的摘要。例如，在法律案件中，RAG 系统可以用来缩减合同、法院判决或案例研究的篇幅，为专家节省大量时间，同时保留关键信息的获取。对于处理大量非结构化数据的行业来说，此系统非常有用。

• 健康诊断和数据获取

通过从医疗数据库、期刊和患者信息中收集数据，RAG 系统可以通过提供精确的临床信息和诊断建议来协助医疗保健领域。为了改进基于证据的决策制定，这些工具可以帮助医生和其他医疗保健专业人员获取最新的医学文献、治疗建议或病例历史。此外，RAG 模型可以嵌入到与患者互动的应用程序中，通过访问来自临床指南或 PubMed 等可靠来源的信息来回答他们有关药物的问题。

• 个性化推荐

推荐引擎采用 RAG 系统，根据用户过去的行动或输入提供个性化推荐。在电子商务中，RAG 模型用于从大型数据库中提取产品信息，并根据用户的浏览兴趣或历史记录提供量身定制的产品建议或描述。通过将搜索引擎的准确性与生成模型的适应性相结合，这种混合方法可以提供更个性化、与用户相关且引人入胜的推荐。