检索增强生成RAG与MxRAG

 一、引言

在自然语言处理领域，RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术正逐渐引起广泛关注。它结合了信息检索和语言生成的优势，为解决各种自然语言处理任务提供了新A。本文将详细介绍 RAG 的流程及技术分析，帮助读者更好地理解这一创新技术，并介绍在昇腾的解决方案，帮助你快速高效实现部署。

二、RAG 技术概述

RAG 是一种将检索与生成相结合的技术，旨在利用外部知识源来增强语言模型的生成能力。传统的语言生成模型通常基于大规模的预训练数据进行训练，但在处理特定领域或复杂任务时，可能会面临知识不足的问题。RAG 通过在生成过程中引入外部知识检索步骤，可以获取更多相关的信息，从而提高生成结果的准确性和丰富度。

三、RAG 的流程介绍

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•  首先，RAG 系统会根据输入的查询（例如一个问题或一个主题），在外部知识源中进行检索。
•  外部知识源可以包括文本数据库、知识库、网页等。
•  检索方法通常采用信息检索技术，如向量空间模型、倒排索引等，以找到与查询最相关的文档或片段。

2. 知识融合：

• 检索到的相关知识需要进行融合，以便更好地为生成过程提供支持。
• 融合的方法可以包括对检索结果进行排序、筛选、合并等操作，以提取出最有用的信息。
• 例如，可以根据相关性得分对检索结果进行排序，选择前几个最相关的文档进行进一步处理。

3. 语言生成：

•  在融合了外部知识后，RAG 系统使用语言生成模型来生成输出文本。
•  语言生成模型可以是基于 Transformer 架构的预训练语言模型，如 GPT-3、BERT 等。
•  生成过程中，模型会结合输入的查询和融合后的外部知识，生成连贯、准确的文本回答。

4. 输出优化：

•  生成的输出文本可能需要进行进一步的优化，以提高其质量和可读性。
•  优化方法可以包括语法检查、拼写纠正、文本润色等。
•  此外，还可以根据特定的任务需求，对输出进行格式化或调整，以满足用户的要求。

四、图文技术分析

1. 知识检索阶段：

• 如当输入一个查询 “什么是人工智能” 时，RAG 系统会在外部知识源中进行检索。
•  检索结果可能包括多个与人工智能相关的文档，如百科全书条目、学术论文、新闻报道等。
•  通过向量空间模型或其他检索算法，系统可以计算每个文档与查询的相关性得分，并选择最相关的文档进行后续处理。

2. 知识融合阶段：

•  检索到的文档需要进行融合，以提取出最有用的信息。
•  例如，可以对文档进行摘要提取，将多个文档的关键内容合并成一个简洁的摘要。
•  或者，可以使用知识图谱等技术，将文档中的实体和关系提取出来，构建一个结构化的知识表示，以便更好地为生成过程提供支持。

3. 语言生成阶段：

• 在融合了外部知识后，语言生成模型会根据输入的查询和融合后的知识，生成输出文本。
• 如模型可以生成一个关于人工智能的定义和介绍，同时引用了检索到的文档中的相关内容。
•  生成的文本可以更加准确、丰富，并且具有更高的可读性。

4. 输出优化阶段：

• 生成的输出文本可能需要进行进一步的优化，以提高其质量和可读性。
• 例如，可以进行语法检查和拼写纠正，确保文本没有错误。
• 还可以进行文本润色，使文本更加流畅自然。
• 最后，可以根据特定的任务需求，对输出进行格式化或调整，以满足用户的要求。

五、RAG 的应用场景

1. 问答系统：RAG 可以用于构建智能问答系统，通过检索外部知识源来回答用户的问题。
2. 文本生成：在文本生成任务中，RAG 可以利用外部知识来丰富生成的文本内容，提高文本的质量和可读性。
3. 机器翻译：RAG 可以结合外部双语语料库，提高机器翻译的准确性和流畅度。
4. 知识图谱构建：通过从文本中检索和提取知识，可以帮助构建知识图谱，实现知识的结构化表示和管理。

六、MxRAG昇腾解决方案

MxRAG是MindX SDK行业套件之一，面向大语言模型知识增强应用场景，mxRAG SDK提供快速构建问答系统能力，使能基于昇腾AI处理器搭建实用可靠的平台系统，并且兼容LangChain框架。

在功能方面，它涵盖流程编排与多模态解析，支持自定义文档切分，这有助于为大模型提供多样性语料，满足知识库灵活管理的需求。同时，其向量检索加速特性基于昇腾亲和模型，大大缩短了问答响应时间，有效提升了检索效率。此外，还对嵌入模型进行优化，提供高效的检索增强生成功能，帮助用户构建面向特定应用场景的问答系统，增强系统实用性与可靠性。

而且，它在应用开发上具有优势，提供模块化功能接口和预置工作流模板，能够让用户更快搭建起问答服务应用，为大语言模型知识增强应用提供了有力支持，助力用户在多种领域快速构建并部署高效的问答系统。

大家可以上昇腾社区了解更多信息，目前还未开放使用，需要单独申请。
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