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RAG 开发四大痛点及解决方案
发布日期:2024-08-17 06:53:34 浏览次数: 1797 来源:玄姐聊AGI



痛点1:知识缺失

知识库缺乏必要的上下文信息,导致 RAG 系统在无法找到确切答案时,可能会提供模棱两可的错误信息,而不是直接表明其无知。这种情况下,用户可能会接收到误导性的信息,从而感到沮丧。针对这一问题,有以下两种解决方案:
解决方案一:优化数据质量
“垃圾输入,垃圾输出。” 若源数据质量不佳,比如:存在相互矛盾的信息,即便是再完美的 RAG 流程也无法从劣质数据中提炼出有价值的知识。以下提出的解决方案不仅能解决这一难题,还能应对本文中提到的其他问题。高质量的数据是确保 RAG 流程顺畅运行的关键。
以下是一些常见的数据优化策略:
1. 清除噪音和无关信息:包括移除特殊字符、停用词(比如:“the”和“a”等常见词汇)以及 HTML 标签。
2. 识别并修正错误:涉及拼写错误、打字错误和语法错误。拼写检查工具和语言模型等资源对此很有帮助。
3. 去除重复数据:消除可能干扰检索过程的重复或相似记录。
解决方案二:优化提示词设计
由于知识库信息不足,系统可能会提供看似合理却错误的答案。在这种情况下,优化提示词可以显著提升系统表现。通过使用“若你不确定答案,请表明你不知道”等提示词,可以引导大模型承认其局限,并更清晰地表达不确定性。虽然这不能确保答案的绝对正确性,但在数据优化之后,设计恰当的提示词是提高系统透明度的有效手段之一。

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痛点2:更相关的知识没有检索出来

在初步检索阶段知识未能被检索出来。关键的文档可能没有在检索组件给出的初步结果中,导致正确答案被遗漏,大模型因此无法提供精确的响应。研究指出:“问题的答案其实就藏在文档里,只是因为它排名不够高,所以没有被呈现给用户。”针对这一问题,有以下两种解决方案:

解决方案一:调整 chunk_size 和 similarity_top_k 超参数

在 RAG 模型中,chunk_size 和 similarity_top_k 是控制数据检索效率和准确性的两个关键参数。对这些参数的调整会影响到计算效率和信息检索质量之间的平衡。

解决方案二:Rerank 重排序

在将检索结果传递给大语言模型(LLM)之前对其进行重新排序,可以显著增强 RAG 系统的性能。LlamaIndex 的笔记揭示了有无重新排序的差别:

  1. 未经重新排序直接获取前两个节点的检索结果,导致结果不够精确。

  2. 相比之下,检索前 10 个节点并利用 CohereRerank 进行重排序,然后仅返回前两个节点,可以实现更精确的检索。


    import os from llama _ index.postprocessor.cohere _ rerank import CohereRerank
    api _ key = os.environ["COHERE _ API _ KEY"] cohere _ rerank = CohereRerank ( api _ key=api _ key , top _ n=2 ) # return top 2 nodes from reranker
    query _ engine = index.as _ query _ engine( similarity _ top _ k=10 ,# we can set a high top _ k here to ensure maximum relevant retrieval node _ postprocessors= [ cohere _ rerank ],# pass the reranker to node _ postprocessors )
    response = query _ engine.query( "What did Sam Altman do in this essay?" , )


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痛点3:格式错误

输出格式不正确。当大语言模型(LLM)未能遵循以特定格式(比如:表格或列表)提取信息的指令时,我们提出了以下四种解决方案:
解决方案一:优化提示词设计
为了改善提示词并解决这一问题,可以采取以下几种策略:
  1. 明确指出格式要求。
  2. 简化指令并突出关键术语。
  3. 提供具体示例。
  4. 对提示词进行迭代并追加相关问题。
解决方案二:输出解析方法
输出解析可以用于以下目的,以确保获得期望的输出格式:
  1. 为每个提示/查询提供格式化指南。
  2. 对LLM的输出进行“解析”处理。
以下是一个使用 LangChain 输出解析模块的示例代码片段,该模块可在LlamaIndex 中应用。

from llama _ index.core import VectorStoreIndex , SimpleDirectoryReader from llama _ index.core.output _ parsers import LangchainOutputParser from llama _ index.llms.openai import OpenAI from langchain.output _ parsers import StructuredOutputParser , ResponseSchema
# load documents , build index documents = SimpleDirectoryReader(" .. /paul _ graham _ essay/data").load _ data() index = VectorStoreIndex.from _ documents ( documents )
# define output schema response _ schemas =[ ResponseSchema( name="Education" , description="Describes the author's educational experience/background." , ) , ResponseSchema( name="Work" , description="Describes the author's work experience/background." , ) , ]
# define output parser lc _ output _ parser = StructuredOutputParser.from _ response _ schemas( response _ schemas ) output _ parser = LangchainOutputParser ( lc _ output _ parser )
# Attach output parser to LLM llm = OpenAI ( output _ parser=output _ parser )
# obtain a structured response query _ engine = index.as _ query _ engine ( llm=llm )response = query _ engine.query( "What are a few things the author did growing up?" , ) print ( str ( response ))

解决方案三:Pydantic 程序

Pydantic 程序是一个多功能的框架,它能够将输入的字符串转换成结构化的 Pydantic 对象。LlamaIndex 提供了几种不同类型的 Pydantic 程序:

LLM 文本补全 Pydantic 程序:这类程序负责处理输入的文本,并将其转换成用户自定义的结构化对象,这个过程结合了文本补全 API 和输出解析。

LLM 函数调用 Pydantic 程序:这些程序通过使用 LLM 函数调用 API 来处理输入文本,并将其转换成用户指定的结构化对象。

预制 Pydantic 程序:这些程序设计用于将输入文本转换成预定义的结构化对象。

以下是一个使用 OpenAI 的 Pydantic 程序的示例代码片段:

from pydantic import BaseModel from typing import List 
from llama _ index.program.openai import OpenAIPydanticProgram
# Define output schema ( without docstring )class Song(BaseModel) : title : str length _ seconds : int

class Album(BaseModel) : name : str artist : str songs : List [ Song ]
# Define openai pydantic program prompt _ template _ str ="""\ Generate an example album , with an artist and a list of songs.\ Using the movie { movie _ name } as inspiration.\ """ program = OpenAIPydanticProgram.from _ defaults( output _ cls=Album , prompt _ template _ str=prompt _ template _ str , verbose= True )
# Run program to get structured output output = program( movie _ name="The Shining" , description="Data model for an album." )

解决方案四:OpenAI JSON 模式

通过OpenAI的 JSON 模式,我们可以将`response_format`设置为`{ "type": "json_object" }`,从而激活响应的 JSON 模式。当启用 JSON 模式后,大模型将被限制仅生成可以解析为有效 JSON 对象的字符串。JSON 模式确保了输出格式的强制性,但它并不支持根据特定模式进行验证


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痛点4:输出不完整

回答缺失完整性。虽然部分答复没有错误,但它们并未包含所有必要的细节,即便这些信息在上下文中是可获取的。比如:当有人提问:“文档A、B和C中讨论的主要议题是什么?”为了确保回答的完整性,单独对每份文档进行查询可能更为有效。

解决方案一:查询变换

在最初的 RAG 方法中,比较类型的问题表现尤为不佳。提升 RAG 推理能力的一个有效方法是引入查询理解层——在实际将查询向量存入存储之前进行查询变换。以下是四种不同的查询变换方法:

1. 路由:保留原始查询,并识别出与之相关的合适工具子集。随后,将这些工具指定为合适的选项。

2. 查询重写:保留选定的工具,但以不同方式重新构建查询,以便在同一工具集中应用。

3. 子问题分解:将查询拆分为几个更小的问题,每个问题针对不同的工具,由其元数据来决定。

4. ReAct Agent 工具选择:基于原始查询,确定使用的工具,并制定在该工具上运行的特定查询。

请参考以下示例代码片段,了解如何应用 HyDE(假设文档嵌入)这一查询重写技术。给定一个自然语言查询,首先生成一个假设文档/答案。接着,使用这个假设文档进行嵌入搜索,而不是使用原始查询。

 # load documents , build index documents = SimpleDirectoryReader(" .. /paul _ graham _ essay/data").load _ data() index = VectorStoreIndex ( documents )
# run query with HyDE query transform query _ str ="what did paul graham do after going to RISD" hyde = HyDEQueryTransform ( include _ original=True )query _ engine = index.as _ query _ engine() query _ engine = TransformQueryEngine ( query _ engine , query _ transform=hyde )
response = query _ engine.query ( query _ str )print ( response )


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