揭开检索增强生成 （RAG） 的面纱 | 人工智能与人类知识的结合

介绍

在我们快节奏的数字世界中，人工智能以其卓越的能力不断给我们带来惊喜。它的最新突破之一是检索增强生成，被亲切地称为 RAG。这种创新就像一个数字巫师，融合了图书馆员和作家的技能。它有望改变我们查找和解释信息的方式，并有望在未来比以往任何时候都更容易、更有洞察力地获取知识。

学习目标

● 了解检索增强生成 （RAG） 的基本概念。

● 了解 RAG 如何将检索和生成 AI 方法相结合。

● 深入了解 RAG 从查询到响应的内部工作原理。

● 认识到 RAG 在效率和定制方面的重要性。

● 了解 RAG 在各个领域的各种应用。

● 展望 RAG 技术的未来发展和影响。

● 了解 RAG 如何弥合海量数字知识和人际互动之间的差距。

什么是 RAG？

让我们从基础开始。RAG 结合了两种截然不同的 AI 方法：

检索

想象一下，一个包含所有人类知识的数字图书馆。检索 AI 具有不可思议的能力，可以快速获取最相关的信息以响应查询。这就像有一个私人图书管理员，他可以为您的问题找到完美的书。

选择 AI 是检索过程的一部分，涉及从检索到的一组文档中选择最相关的信息。下面是一个代码片段，说明了这个概念：

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

documents = [
    "Machine learning is a subset of artificial intelligence.",
    "Deep learning is a type of machine learning.",
    "Natural language processing is used in AI applications.",
]

# User query
query = "Tell me about machine learning."


tfidf_vectorizer = TfidfVectorizer()
tfidf_matrix = tfidf_vectorizer.fit_transform([query] + documents)

# Calculate cosine similarity between the query and documents
cosine_similarities = cosine_similarity(tfidf_matrix[0:1], tfidf_matrix[1:]).flatten()

# Sort documents by similarity score
most_similar_document = documents[cosine_similarities.argmax()]

# Print the most relevant document
print("Most Relevant Document:", most_similar_document)

此代码片段演示了 Selection AI 在检索过程中的工作方式。它使用 TF-IDF 向量和余弦相似度，根据用户查询从集合中选择最相关的文档。

产生

相反，生成式人工智能可以像人类写作一样诡异地制作文本。它可以写论文，构建对话对话，甚至生成诗句。把它想象成一个熟练的文字匠，随时准备撰写任何主题的文本。

import torch
from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer

# Load pre-trained model and tokenizer
model_name = "gpt2"
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained(model_name) 
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained(model_name)

# User prompt
prompt = "Once upon a time"

# Encode the prompt to tensor
input_ids = tokenizer.encode(prompt, return_tensors="pt")

# Generate text
output = model.generate(input_ids, max_length=50, num_return_sequences=1)

generated_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
print("Generated Text:", generated_text)

此代码片段展示了 Generation AI，其中预训练的 GPT-2 模型根据用户的提示生成文本。它模拟了 RAG 如何创建类似人类的响应。这些片段说明了 RAG 的选择和生成方面，它们共同有助于制定智能和上下文感知响应。

选择 AI：RAG 等系统的关键组件

选择 AI 是 RAG（检索增强生成）等系统的关键组成部分。它有助于从检索到的文档集中选择最相关的信息。让我们使用简化的代码片段来探索 Selection AI 的实时示例。

场景：假设您正在构建一个问答系统，该系统从文档集合中检索答案。当用户提出问题时，您的 Selection AI 需要从文档中找到最匹配的答案。

下面是一个基本的 Python 代码片段，演示了 Selection AI 的实际应用：

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

# Sample documents (your knowledge base)
documents = [
    "Machine learning is a subset of artificial intelligence.",
    "Deep learning is a type of machine learning.", 
    "Natural language processing is used in AI applications.",
]

# User query
user_query = "What is deep learning?"

# Create TF-IDF vectors for documents and the query
tfidf_vectorizer = TfidfVectorizer()
tfidf_matrix = tfidf_vectorizer.fit_transform([user_query] + documents)

# Calculate cosine similarity between the user query and documents
cosine_similarities = cosine_similarity(tfidf_matrix[0:1], tfidf_matrix[1:]).flatten()

# Sort documents by similarity score
most_similar_document_index = cosine_similarities.argmax()
most_similar_document = documents[most_similar_document_index] 

# Print the most relevant document as the answer
print("User Query:", user_query) 
print("Most Relevant Document:", most_similar_document)

在此示例中，我们利用 Selection AI 来回答用户关于深度学习的问题。我们建立了一个知识库，生成TF-IDF向量来评估单词的重要性，并计算余弦相似度以识别最相关的文档。然后，系统提供最合适的文档作为答案，展示了选择AI在信息检索中的实用性。

此代码片段表示 Selection AI 的简化示例。在实践中，使用更复杂的技术和更大的文档集合，但核心概念保持不变：根据与用户查询的相关性选择最佳信息。

大型语言模型 （LLM） 与 RAG 之间的关系

LLM，即大型语言模型，是一个更广泛的人工智能技术类别，包括 GPT-3（生成式预训练 Transformer 3）等模型。虽然 LLM 在自然语言处理和文本生成方面与 RAG（检索增强生成）有一些相似之处，但它们的用途不同。RAG 特别专注于将检索和生成 AI 技术相结合，以提供上下文感知响应。它擅长从大型数据库中检索信息，然后根据检索到的数据生成连贯的响应的任务。

另一方面，像 GPT-3 这样的 LLM 主要是生成模型。它们可以为各种应用程序生成类似人类的文本，包括内容生成、语言翻译和文本完成。LLM 和 RAG 是相关的，因为它们涉及语言理解和生成。尽管如此，RAG 仍然专注于将这些功能组合用于特定任务，而 LLM 是更通用的语言模型。

RAG的内部工作

RAG 巧妙地结合了这两种 AI 超能力。下面是一个简化的视图：

● 查询： 您提出问题或提供主题。这将用作您的查询。

# Example Python code for creating a query in RAG
query = "What are the environmental impacts of renewable energy sources?"
result = rag.process_query(query)
print(result)

此代码片段演示了如何制定查询并将其发送到 RAG 进行信息检索。

● 检索：RAG的检索模块开始工作。它搜索庞大的知识库以查找相关文档、文章或网页。

# Example Python code for retrieving information in RAG
document = rag.retrieve_document(query)
print(document)

该代码片段说明了 RAG 如何从大量知识源（如数据库或文档）中检索信息。

● 选择：RAG 从检索到的文档中选择最相关的信息。这就像图书管理员在书架上找到最有用的书一样。

# Example Python code for selecting relevant information in RAG 
selected_info = rag.select_information(document)
print(selected_info)

以下代码片段展示了 RAG 如何从检索到的文档中选择最相关的信息。

● 产生：现在是生成部分。 RAG 将选定的信息编织成一个连贯的、类似人类的响应。它精心设计了一个对您有意义的答案。

# Example Python code for generating responses in RAG
response = rag.generate_response(selected_info)
print(response)

此代码片段演示了 RAG 如何根据所选信息生成类似人类的响应。

这些代码片段概述了 RAG 内部工作中的关键步骤，从查询制定到响应生成。它们帮助读者了解 RAG 如何处理信息并在交互过程中产生连贯的反应。

例子

● 问题：您首先提出问题或提供主题。这是你的问题，就像问，“今天天气怎么样？”

● 检索到的查询：RAG 接受您的问题并查找相关信息。这就像去图书馆向图书管理员要一本关于这个主题的书。

● 检索到的文本：RAG 在其庞大的知识库中搜索，就像图书管理员在书架上搜索一样。它查找与您的问题相关的文本或文档。

● 完整提示： RAG 将您的问题和检索到的信息结合起来。这就像图书管理员把书递给你，然后说：“这有你需要的答案。”

● GPT 作为生成器：RAG 使用强大的文本生成器（如 GPT）来制作响应。这就像让一位才华横溢的作家将书中的信息变成一个清晰易懂的答案。

● 响应：RAG 生成对您有意义的响应。就好像作者为您提供了一份写得很好且内容丰富的回复。

● 用户：最后，您（用户）会收到回复并获得问题的答案，就像您与知识渊博的图书馆员交谈时一样。

为什么RAG很重要？

RAG 是一股变革力量，原因如下：

● 效率：它可以以惊人的速度提供准确的答案，提高生产力。

● 定制：RAG 调整其响应以适应不同的写作风格，使其具有令人难以置信的多功能性。

● 知识访问：它是您通往庞大知识库的门户，是教育、研究和客户支持等领域的福音。

● 自然对话：RAG 将 AI 交互从机器人提升到类似人类，使对话更具吸引力。

● 内容创作：作家和研究人员可以利用 RAG 的帮助进行构思和研究。

● RAG 的应用 真实世界示例/案例研究

实际应用

RAG已经进入了各种实际应用，展示了其变革潜力。以下是一些值得注意的例子：

● 增强搜索引擎：领先的搜索引擎集成了 RAG 技术来改善搜索结果。当您输入查询时，RAG 会通过提供更符合上下文的结果来帮助优化您的搜索。这意味着你更有可能找到你要找的东西，即使你最初的查询是模糊的。

● 虚拟助手：借助 RAG，聊天机器人和语音激活设备等虚拟助手变得更加智能和更具对话性。这些助手可以为各种问题提供详细的答案，使它们在客户支持和一般信息检索中非常有用。

● 教育支持：RAG 已进入教育领域，使学生和教育工作者都受益。它可以回答学生关于各个科目的问题，协助解释复杂的主题，甚至为教师生成测验问题和解释，简化学习过程。

● 内容生成：作家和内容创作者已经发现了 RAG 在产生想法和协助研究方面的价值。它可以提供主题建议，总结文章，并提供相关报价，节省作者在内容创作过程中的时间和精力。

● 医学研究：在医学研究领域，RAG 已被证明是无价的。研究人员可以使用 RAG 来搜索和总结最新的研究和发现，帮助他们了解快速发展的医学文献。

案例研究示例：RAG 增强型客户支持

一家全球电子商务巨头将 RAG 集成到其客户支持聊天机器人中。客户可以用自然语言询问有关产品、运输和退货的问题。RAG 驱动的聊天机器人提供了快速答案，并根据客户的偏好和过去的购买情况提供产品推荐。客户满意度提高，从而提高了销售额和留存率。

这些真实案例说明了 RAG 如何在从搜索引擎到医疗保健和客户支持的各个领域产生切实的影响。它高效检索和生成信息的能力正在改变我们获取知识和与技术互动的方式。

结论

总之，检索增强生成（RAG）代表了人工智能和人类知识的非凡融合。RAG 充当信息大师，从大量档案中迅速检索相关数据。它从这个数字宝库中挑选出最优质的宝石，并制作出听起来非常人性化的回应。

RAG 的能力有望改变我们与技术互动的方式。它的潜在应用是无限的，从增强搜索引擎到彻底改变虚拟助手。随着我们深入数字时代，RAG 证明了人工智能和人类智慧的不可思议的协同作用。
拥抱 RAG 意味着拥抱一个信息毫不费力地流动的未来，我们的问题答案只需对话即可。它不仅仅是一个工具;它是我们与广阔的人类知识领域之间的桥梁，简化了在日益复杂的世界中寻求理解的过程。

关键要点

● 检索增强生成 （RAG） 结合了检索和生成 AI，其功能类似于图书管理员和熟练的作家。

● RAG 的内部工作涉及查询表述、信息检索、选择和响应生成。

● RAG 提供效率、定制和自然对话，使其适用于各种应用。

● 其应用涵盖搜索引擎、虚拟助手、教育、内容创作和医学研究。

● RAG 是 AI 和人类知识之间的桥梁，简化了对大量信息资源的访问。

常见问题解答

问题1. 什么是 RAG？

答：RAG，即检索增强生成，是一种先进的技术，结合了两种强大的人工智能功能：检索和生成。这就像拥有一个数字助理，可以快速查找信息并以听起来像人类编写的方式回答您的问题。

问题2. RAG是如何工作的？

答：RAG 只需几个简单的步骤即可工作。首先，当您提出问题或提供主题时，它会形成您的查询。然后，它搜索庞大的信息数据库以查找相关文档或文章。一旦它有了这些信息，它就会选择最重要的部分，并制定一个对你有意义的回应。

问题3. RAG有哪些应用？

答：RAG 有许多实际用途。它可以使搜索引擎更智能，帮助虚拟助手提供更好的答案，通过回答学生的问题来协助教育，帮助作家产生内容创意，甚至帮助研究人员找到最新的研究。

问题4. 每个人都可以使用RAG吗？

答：RAG 是一种可用于各种应用的技术，但并不是每个人都可以直接使用它。它的可用性取决于它在特定工具或服务中的实现方式。

问题5. RAG 的未来是什么？

答：RAG 的未来看起来很有希望。它有望使访问信息更容易，并改善与人工智能系统的交互。这项技术有可能给各个行业带来重大变化。

问题6. RAG 可以用于内容创作吗？

答：当然可以！RAG 可以成为作家和研究人员的有用工具。它可以提供想法并协助研究主题，使内容创建过程更加高效。

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