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首先我们了解一下RAG,全称为Retrieval-Augmented Generation,中文可以翻译为"检索增强生成",也有人说是召回增强生成,反正你知道是一个意思就好。这是一种结合了检索和生成两种机器学习方法的新型框架,主要用于自然语言处理(NLP)任务,如问答系统、对话系统等。
一言以蔽之:RAG的主要优点是,它可以在需要处理大量的文本数据时,提供更准确、更具有连贯性的响应。这对于许多NLP任务来说,都是非常重要的。下面请看具体的解释:
传统的生成模型,如GPT,通过学习大量的文本数据,生成与输入相关的响应,但是它们并不具备明确的"记忆"功能,无法精确地检索出特定的知识片段来回答特定的问题。而传统的检索模型,如BERT,可以从大量的文本数据中检索出相关的文本片段,但是它们并不具备生成新的、连贯的文本的能力。
所以,这里我给你一个表格对比一下传统的生成模型和检索模型的优劣势:
模型类型 | 优点 | 缺点 |
生成模型(如GPT) | 可以生成新的、连贯的文本 | 无法精确地检索出特定的知识片段 |
检索模型(如BERT) | 可以精确地检索出特定的知识片段 | 无法生成新的、连贯的文本 |
RAG框架的出现,是为了结合这两种模型的优点,提供更准确、更具有连贯性的响应。RAG框架的工作方式是,首先使用检索模型从大量的文本数据中检索出相关的文本片段,然后将这些文本片段作为上下文,输入到生成模型中,生成响应。这样,生成的响应既可以包含特定的知识片段,也可以具有连贯的语句结构。
例如,在问答系统中,用户可能会提出一些需要特定知识片段才能回答的问题,此时,如果只使用生成模型或检索模型,可能无法给出准确的回答。但是,如果使用RAG框架,就可以结合检索模型的精确检索能力和生成模型的连贯生成能力,给出更准确、更满意的答案。
RAGFlow 是一个基于深度文档理解的开源 RAG(检索增强生成)引擎,开源没有几天,目前已经6K 的 star 了,一句话概括他的特点就是质量进,质量出。它为任何规模的企业提供了简化的 RAG 工作流程,结合了 LLM(大型语言模型)以提供真实的问答功能,并由来自各种复杂格式数据的有根据的引用提供支持。Docker 部署,方便快捷,傻瓜式操作,让你的数据处理更智能和可解释。下面是它的架构图:
• 项目主要特色:
• 基于深度文档理解的知识提取,能在数据量巨大的环境中找出关键信息。
• 提供了模板化的数据分块技术,使数据处理更智能和可解释。
• 提供引用可视化,降低误读可能性,方便人工干预数据提取和生成过程。
• 与各种数据源的兼容性强,支持 Word、幻灯片、excel、txt、图片、扫描文档、结构化数据、网页等格式的数据。
• 提供了流程自动化和方便的 RAG 工作流程,易于进行配置和调整,并支持多种排序模型,且 API 设计直观,便于与商业环境进行集成。
如果你希望在业务中实现从文档中自动提取知识,然后基于这些知识进行问题回答的使用场景,这个工具值得一试。
地址:https://github.com/infiniflow/ragflow,怕麻烦?想先体验一下?可以直接访问> https://demo.ragflow.io/knowledge。下面就是我体验的 demo,操作非常简单,内置了一些免费可用的embedding模型和对话模型。
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