AI知识库

53AI知识库

学习大模型的前沿技术与行业应用场景


构建生产级 RAG 系统前,必须搞懂的 7 个核心问题
发布日期:2024-12-25 12:00:21 浏览次数: 1564 来源:非架构


在人工智能领域,如何使大模型既能理解外部数据,又能高效回答复杂问题,一直是生产级应用开发中的核心挑战。检索增强生成(RAG, Retrieval-Augmented Generation)技术正为这一难题提供解决方案。本文将带您深入探索如何构建生产级 RAG 应用,解决常见技术难题,并优化性能表现。


一、使用大模型理解外部数据的两种范式

在实际开发中,大模型理解外部数据的关键有两种主要范式:

1. 检索增强生成(RAG, Retrieval-Augmented Generation)

RAG 的核心思路是保持语言模型(LLM, Large Language Model)固定,通过外部数据检索来动态提供上下文:

  • 将外部知识存储在向量数据库(Vector Database)或其他形式的存储中。

  • 用户发出查询时,检索相关内容并与查询一起输入模型生成答案。

示例:一个电商平台可以使用 RAG 技术从商品描述数据库中动态检索特定商品的详细信息,直接回答用户提问。

优点

  • 灵活性高,数据更新直接反映在检索结果中。

  • 部署无需重新训练大模型,节省成本。

2. 微调(Fine-tuning)

通过训练过程将外部知识直接融入模型内部:

  • 全参数微调(Full Parameter Fine-tuning):更新所有模型参数。

  • 参数高效微调(Parameter-Efficient Fine-tuning, 如 LoRA):仅更新部分参数或添加小型适配器模块。

示例:金融机构可以通过微调训练模型回答特定行业法规相关的问题。

优点

  • 模型生成答案的质量更高,对领域问题的理解更加深入。

3. RAG 和微调的对比

以下通过表格对比两者特点:

特性RAG微调 (Fine-tuning)
实现难度较低:无需修改模型,只需构建检索和数据管道较高:需要训练大模型并可能增加计算成本
数据更新实时更新:数据变化无需重新训练需要重新训练或微调模型
灵活性高:可动态适配不同任务和领域较低:适合特定任务或领域的模型
成本较低:无需高性能硬件即可运行较高:训练过程耗费大量计算资源
生成质量中等:依赖于检索系统的性能较高:通过定制化训练生成更精准的答案
适用场景数据快速变动、跨领域任务固定领域、需要高精度回答的场景
挑战检索相关性、幻觉现象(Hallucination)训练数据需求大、可能存在灾难性遗忘(Catastrophic Forgetting)

4. 小结

本文主要讨论 RAG,因为:

  1. 灵活性更高:RAG 不依赖于模型参数的修改,可以动态适配不同任务,尤其适合开发迭代频繁的生产级应用。

  2. 数据更新方便:RAG 能够实时反映数据更新,而微调通常需要重新训练,耗时耗力。

  3. 成本较低:构建 RAG 系统的硬件和算力需求更少,能更快部署到生产环境中。

基于以上优势,RAG 是目前开发生产级大模型应用的首选技术。因此,本文将重点讨论如何开发和优化 RAG 系统,帮助您快速构建高效解决方案。


二、开发生产级 RAG 应用必须回答的7个问题

要构建高效的 RAG 系统,开发者需要逐步回答以下关键问题:

1. RAG 系统的典型组成有哪些?

一个完整的 RAG 系统通常包含:

  • 数据摄取阶段(Data Ingestion):收集、处理并存储结构化或非结构化数据(如文本、表格),并将其转换为向量格式存入数据库。

  • 数据查询阶段(Data Querying)

    • 检索(Retrieval):根据用户查询从数据库中找到最相关的信息。

    • 综合(Synthesis):将检索内容与用户问题结合,通过大模型生成答案。

流程图示

2. 基础 RAG 实现面临哪些挑战?

开发者通常会遇到:

  • 响应质量差:上下文不相关或不足。

  • 低精度/召回率(Low Precision/Recall):未能覆盖关键信息或包含无关内容。

  • 幻觉现象(Hallucination):大模型生成脱离事实的回答。

  • 信息过时:知识库未及时更新。

3. 如何提升 RAG 应用的性能?

性能优化可以从以下几方面入手:

  • 数据优化(Data Optimization):调整数据块(Chunk)大小,添加元数据(Metadata),使用高质量的向量嵌入(Embedding)。

  • 检索优化(Retrieval Optimization):采用混合检索(Hybrid Search, 语义+关键词)、重排序(Reranking)、递归检索(Recursive Retrieval)。

  • 综合优化(Synthesis Optimization):引入代理系统(Agent)分解复杂问题,充分利用模型的推理能力。

  • 微调(Fine-tuning):优化嵌入模型或直接微调语言模型。

4. 为什么评估(Evaluation)很重要?

评估是理解系统性能并发现改进空间的关键:

  • 定义清晰的基准(Benchmark):如成功率、MRR(Mean Reciprocal Rank)、NDCG(Normalized Discounted Cumulative Gain)等。

  • 组件与整体评估结合:单独评估检索和综合模块,同时分析系统的最终生成效果。

5. 哪些技术是“必备”优化?

  • 块大小调整(Chunk Size Tuning):在提供足够上下文和避免信息冗余之间找到平衡。

  • 元数据过滤(Metadata Filtering):利用附加信息提升检索结果的相关性。

6. 如何利用代理(Agent)提升 RAG 性能?

通过引入代理,RAG 系统可以:

  • 进行多文档推理(Multi-Document Reasoning)。

  • 将复杂查询分解为简单步骤,并逐步获取所需信息。

7. 微调如何优化 RAG 管道?

  • 嵌入微调(Embedding Fine-tuning):提升检索内容的相关性。

  • 模型微调(LLM Fine-tuning):在生成专用数据集上训练,提高生成准确性。


三、总结

生产级 RAG 应用的开发是一项系统化工程,需要结合检索优化、模型调整、性能评估等多个环节。开发者可以从简单的开源工具(如 LangChain 或 Haystack)入手,快速搭建原型系统,并通过微调和性能优化迭代出高质量的解决方案。

下一步行动:如果您也想构建属于自己的 RAG 系统,不妨从设计数据摄取管道开始,通过逐步优化,探索这项技术的潜力。



53AI,企业落地应用大模型首选服务商

产品:大模型应用平台+智能体定制开发+落地咨询服务

承诺:先做场景POC验证,看到效果再签署服务协议。零风险落地应用大模型,已交付160+中大型企业

联系我们

售前咨询
186 6662 7370
预约演示
185 8882 0121

微信扫码

与创始人交个朋友

回到顶部

 
扫码咨询