DMAS-13-RAG 本地知识库 Retrieval-Augmented Generation

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详细介绍一下 RAG 本地知识库

RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种结合信息检索和生成模型的架构，用于提高生成模型在实际应用中的表现。

RAG 本地知识库是指在本地部署的知识库，配合信息检索模型使用，能够为生成模型提供更精准、更灵活的上下文信息，从而提高生成质量。

1. RAG 的工作原理

RAG 的核心思想是将信息检索过程与生成过程结合在一起。一般来说，RAG 分为两个阶段：

• 检索阶段：首先通过一个信息检索模型（通常是基于向量的检索，如 FAISS）从一个大型文档库中找到与当前输入相关的文档。这些文档会作为候选文本被传递给生成模型。
• 生成阶段：然后，生成模型（如 BART、T5 等）使用这些检索到的文档作为上下文信息，生成最终的输出。

RAG 的一个关键优势是能够从外部知识库中检索信息，弥补了训练过程中模型无法学习到的知识。

2. RAG 本地知识库

RAG 本地知识库通常指在本地服务器上维护的一组文档、数据或其他知识源。在一些应用场景中，尤其是需要高效、安全或定制化知识库的场景，使用本地部署的知识库会更加合适。

如何构建本地知识库？

• 数据准备：首先，需要收集相关的文档或数据。这些数据可以是公司内部的知识库、产品文档、FAQ、技术支持文档等。
• 索引构建：使用检索工具（如 FAISS、Elasticsearch 等）对文档进行索引，使得查询时能够快速找到相关信息。
• 知识库更新：本地知识库需要定期更新，特别是对于内容变化较快的知识库，如技术文档、新闻等，确保生成模型能获取到最新的信息。

本地知识库的优势

• 隐私和安全：数据存储在本地，避免了将敏感信息暴露到云端或外部服务，适用于对隐私要求较高的场景。
• 定制化：能够根据具体业务需求，构建高度定制化的知识库，包含特定领域的专业知识。
• 低延迟：由于数据存储在本地，检索速度通常比通过云端服务获取信息要快，适合对实时性要求较高的应用。

本地知识库的挑战

• 存储和维护：需要足够的存储空间和一定的技术人员来维护和更新本地知识库，尤其是当文档量大时。
• 索引和检索效率：随着知识库的不断扩展，索引和检索过程可能会变得更加复杂，需要优化检索算法，确保响应时间足够快。
• 生成模型与知识库的结合：需要设计好如何将检索到的信息有效传递给生成模型，这通常涉及到将检索到的文档内容整理成适合输入生成模型的格式。

3. RAG 本地知识库的应用场景

• 智能客服：本地知识库可以存储大量的客户服务数据、FAQ、产品手册等，RAG 可以通过检索相关文档，为客服系统生成更为精准的回答。
• 技术支持：对于技术支持团队，可以使用本地知识库存储技术文档、常见问题、故障排除指南等，通过 RAG 模型生成高质量的技术解决方案。
• 医疗领域：在医学领域，医院或医疗机构可以建立本地的医学文献数据库，结合 RAG 系统来帮助医生在诊断时快速获取相关的医学知识，提供更加精准的治疗方案。

4. 技术栈与工具

要实现 RAG 本地知识库，通常会涉及以下技术栈：

• 信息检索：
  • FAISS：一个高效的相似度搜索库，适用于从大量文档中检索相似内容。
  • Elasticsearch：一个开源的分布式搜索和分析引擎，支持对结构化和非结构化数据的全文检索。
• 生成模型：
  • BART：一种基于序列到序列模型的生成框架，适用于文本生成任务。
  • T5：另一种强大的生成模型，适用于多种 NLP 任务。
  • GPT：OpenAI 的生成模型，通过大规模的预训练和微调，适用于自然语言生成。
• 数据存储：
  • 数据库：可以使用传统的关系型数据库（如 MySQL、PostgreSQL）存储知识库数据，适合结构化内容。
  • 文件系统：对于文档类数据，可能会存储在文件系统中，通过索引技术进行管理。

5. RAG 本地知识库的优化

• 检索优化：通过 fine-tuning 模型或使用更先进的检索技术（如语义搜索、深度学习检索模型）提升检索效果。
• 生成模型优化：调整生成模型的输入，确保传递的上下文信息准确、简洁，避免生成过程中的信息冗余。
• 缓存和预处理：为提高响应速度，可以采用缓存技术，缓存常用的检索结果和生成输出，减少重复计算。

总结

RAG 本地知识库结合了信息检索与生成模型的优势，能够在本地环境下实现更高效的知识检索和生成。

通过构建本地知识库，企业能够为自己的生成模型提供定制化的、私密的数据支持，从而提升模型的应用效果和准确性。

如何基于 LLM 大模型构建我自己的 RAG，结合开源工具，给出可以落地的方案

要基于大语言模型（LLM）构建你自己的 RAG（Retrieval-Augmented Generation） 系统，并结合开源工具，下面是一个可以落地的方案，包括关键的技术组件、步骤和工具选择。

1. 架构概览

RAG 系统的基本架构包含两个核心部分：

• 信息检索模块：从知识库中检索相关文档。
• 生成模块：基于检索到的文档和原始查询生成最终的答案或内容。

2. 方案的基本步骤

步骤 1：准备知识库

首先，你需要一个包含所有领域知识的知识库。知识库可以是结构化（数据库）或非结构化（文档集合、网页等）数据。

• 文档数据：假设你有大量的文档，如产品手册、技术文章、FAQ 等。
• 结构化数据：例如，SQL 数据库或 NoSQL 数据库中的数据，可以转换成文本信息供检索使用。

步骤 2：构建检索模块

为了实现检索，你可以选择以下工具来索引并检索相关文档。

• FAISS (Facebook AI Similarity Search)：
  • FAISS 是一个高效的向量搜索库，能够快速地对大规模数据进行相似性检索。通过使用 FAISS，可以将文档转化为嵌入向量，然后存储在 FAISS 索引中，提供基于向量相似度的检索功能。
  • 步骤：
    • 将文档中的内容转换为固定长度的向量（文档嵌入）。可以使用 LLM（如 BERT, T5, DistilBERT 等）来生成这些嵌入。
    • 将这些嵌入保存到 FAISS 索引中，以便后续的快速检索。
• Elasticsearch：
  • 另一个常见的开源搜索引擎，它支持全文检索、过滤、聚合等功能。适用于结构化数据和文本数据。
  • 步骤：
    • 将文档转换为文本格式，存储在 Elasticsearch 中。
    • 使用 Elasticsearch 的查询语言（如 Match、Phrase、Bool 等）进行检索。

步骤 3：构建生成模块

生成模块是基于检索到的文档和用户查询生成答案或内容。你可以使用以下开源的 LLM 工具。

• Hugging Face Transformers：
  • Transformers 库提供了很多预训练的 LLM 模型（如 GPT-3、T5、BART）。这些模型非常适合用来生成自然语言文本。
  • 步骤：
    • 在检索阶段获得的文档（例如通过 FAISS 或 Elasticsearch 检索到的相关文档）作为上下文输入。
    • 使用这些文档与查询一起输入到生成模型中，生成一个相关的答案或内容。
• OpenAI GPT（或类似 LLM）：
  • 如果你有访问 OpenAI GPT 的 API，或者自有大型的 LLM 模型，可以通过 API 调用来生成基于检索信息的文本。你只需要将检索到的文档和用户的查询组合成输入提示（prompt），然后通过模型生成相应的输出。

步骤 4：整合检索和生成模块

现在，核心的检索和生成模块已经准备好，接下来是将它们组合起来。

• 流程：
  1. 用户输入查询：用户提出一个问题或请求。
  2. 检索：系统使用 FAISS 或 Elasticsearch 从知识库中检索出与查询相关的文档。
  3. 生成：将检索到的文档与用户查询一同输入到生成模型（如 BART, T5 或 GPT 等）中，生成最终的响应。
  4. 返回结果：返回生成的结果给用户。

步骤 5：部署和优化

• 部署：
  • 使用 Docker 容器化各个组件（FAISS/Elasticsearch、生成模型、API 服务等），便于部署和扩展。
  • 使用 Kubernetes 进行容器编排，方便在多个节点上横向扩展。
• 优化：
  • 索引优化：如果知识库文档很多，可以对 FAISS 或 Elasticsearch 索引进行优化，选择合适的索引结构（如 IVF、HNSW）来提高检索效率。
  • 生成模型优化：可以对生成模型进行微调，特别是在你的特定领域或任务上微调以提高生成质量。
  • 缓存机制：对于频繁查询的内容，可以使用缓存机制（如 Redis）减少重复计算，提高响应速度。

3. 开源工具选择

• FAISS：用于构建向量索引和高效检索，适合文本和图像检索。
• Elasticsearch：适合用于全文检索，尤其是结构化和半结构化数据的检索。
• Hugging Face Transformers：提供丰富的预训练生成模型（如 GPT、BERT、T5、BART），可以直接用于生成任务。
• Langchain：一个开源框架，帮助构建 LLM 应用，它可以方便地整合检索和生成模型。
• FastAPI：用于构建高效的 API 服务，能够暴露检索和生成的接口。
• Docker & Kubernetes：用来容器化和管理服务，确保系统的可扩展性和高可用性。

4. 实践步骤

1. 知识库准备：
   • 收集你的知识库文档，整理成文本格式。
   • 使用 transformers 生成文本嵌入，或者直接将文档存储到 Elasticsearch 中。
2. 索引与检索：
   • 使用 FAISS 或 Elasticsearch 对文档进行索引。
   • 为查询请求设计一个检索函数，从知识库中找到相关文档。
3. 生成模块开发：
   • 使用 Hugging Face T5 或 GPT 等预训练模型进行生成。将检索到的文档与用户查询合并后传递给生成模型。
4. API 与服务部署：
   • 使用 FastAPI 创建 Web 服务，通过 REST API 接收查询并返回生成的回答。
   • 使用 Docker 部署整个服务，确保其可扩展性和可靠性。

5. 示例代码

from transformers import pipeline
from faiss import IndexFlatL2
import numpy as np

# 加载生成模型
generator = pipeline("text-generation", model="t5-small")

# 示例文档
documents = ["This is a document about machine learning.", "Another document about deep learning.", "This is about RAG and AI systems."]

# 示例查询
query = "What is RAG?"

# 假设使用 T5 模型来生成查询相关的文本嵌入
from sentence_transformers import SentenceTransformer
model = SentenceTransformer('paraphrase-MiniLM-L6-v2')

# 生成文档和查询的嵌入
doc_embeddings = model.encode(documents)
query_embedding = model.encode([query])

# 使用 FAISS 创建索引并进行检索
index = IndexFlatL2(doc_embeddings.shape[1])  # 创建索引
index.add(np.array(doc_embeddings))  # 添加文档嵌入
D, I = index.search(np.array(query_embedding), k=2)  # 搜索与查询最相似的文档

# 根据检索到的文档生成答案
retrieved_docs = [documents[i] for i in I[0]]
context = " ".join(retrieved_docs)
output = generator(f"Answer the following question based on the context: {context} Question: {query}")

print(output)

总结

通过将开源工具（如 FAISS、Hugging Face Transformers、Elasticsearch）与 LLM 结合，可以构建一个强大的 RAG 系统。

本方案不仅可以用于构建智能问答系统，还可以在多个领域（如技术支持、客户服务、医疗诊断等）中应用。

参考资料

https://www.slideshare.net/slideshow/sacc2010/5102680

https://cloud.baidu.com/doc/DRDS/s/Vjwvz17w2

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    • 3. RAG 本地知识库的应用场景
    • 4. 技术栈与工具
    • 5. RAG 本地知识库的优化
    • 总结
  • 如何基于 LLM 大模型构建我自己的 RAG，结合开源工具，给出可以落地的方案
    • 1. 架构概览
    • 2. 方案的基本步骤
      • 步骤 1：准备知识库
      • 步骤 2：构建检索模块
      • 步骤 3：构建生成模块
      • 步骤 4：整合检索和生成模块
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