什么是RAG？

RAG是一种将信息检索与生成模型相结合的混合架构。首先，检索器从外部知识库或文档集中获取与用户查询相关的内容片段；然后，生成器基于这些检索到的内容生成自然语言输出，确保生成的内容既信息丰富，又具备高度的相关性和准确性。RAG 模型由两个主要模块构成：检索器（Retriever）与生成器（Generator）。这两个模块相互配合，确保生成的文本既包含外部的相关知识，又具备自然流畅的语言表达。

RAG的工作原理是什么？

在RAG模型中，用户的查询首先被转化为向量表示，然后在知识库中执行向量检索。通常，检索器采用诸如BERT等预训练模型生成查询和文档片段的向量表示，并通过相似度计算（如余弦相似度）匹配最相关的文档片段。RAG的检索器不仅仅依赖简单的关键词匹配，而是采用语义级别的向量表示，从而在面对复杂问题或模糊查询时，能够更加准确地找到相关知识。这一步骤对于最终生成的回答至关重要，因为检索的效率和质量直接决定了生成器可利用的上下文信息 。

生成阶段是RAG模型的核心部分，生成器负责基于检索到的内容生成连贯且自然的文本回答。RAG中的生成器，如BART或GPT等模型，结合用户输入的查询和检索到的文档片段，生成更加精准且丰富的答案。与传统生成模型相比，RAG的生成器不仅能够生成语言流畅的回答，还可以根据外部知识库中的实际信息提供更具事实依据的内容，从而提高了生成的准确性 。

RAG模型在对话系统中能够有效支持多轮交互。每一轮的查询和生成结果会作为下一轮的输入，系统通过分析和学习用户的反馈，逐步优化后续查询的上下文。通过这种循环反馈机制，RAG能够更好地调整其检索和生成策略，使得在多轮对话中生成的答案越来越符合用户的期望。此外，多轮交互还增强了RAG在复杂对话场景中的适应性，使其能够处理跨多轮的知识整合和复杂推理 。

RAG的工作流程？

RAG模型的工作流程可以总结为以下几个步骤：

1. 输入查询：用户输入问题，系统将其转化为向量表示。
2. 文档检索：检索器从知识库中提取与查询最相关的文档片段，通常使用向量检索技术或BM25等传统技术进行。
3. 生成答案：生成器接收检索器提供的片段，并基于这些片段生成自然语言答案。生成器不仅基于原始的用户查询，还会利用检索到的片段提供更加丰富、上下文相关的答案。
4. 输出结果：生成的答案反馈给用户，这个过程确保了用户能够获得基于最新和相关信息的准确回答。
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1. 数据加载与查询输入：
1. 用户通过界面或API提交自然语言查询，系统接收查询作为输入。
2. 输入被传递至向量化器，利用向量化技术（如BERT或Sentence Transformer）将自然语言查询转换为向量表示。
2. 文档检索：
1. 向量化后的查询会传递给检索器，检索器通过在知识库中查找最相关的文档片段。
2. 检索可以基于稀疏检索技术（如BM25）或密集检索技术（如DPR）来提高匹配效率和精度。
3. 生成器处理与自然语言生成：
1. 检索到的文档片段作为生成器的输入，生成器（如GPT、BART或T5）基于查询和文档内容生成自然语言回答。
2. 生成器结合了外部检索结果和预训练模型的语言知识，使回答更加精准、自然。
4. 结果输出：
1. 系统生成的答案通过API或界面返回给用户，确保答案连贯且知识准确。
5. 反馈与优化：
1. 用户可以对生成的答案进行反馈，系统根据反馈优化检索与生成过程。
2. 通过微调模型参数或调整检索权重，系统逐步改进其性能，确保未来查询时更高的准确性与效率。

RAG在智能问答系统中的应用 

• RAG通过实时检索外部知识库，生成包含准确且详细的答案，避免传统生成模型可能产生的错误信息。例如，在医疗问答系统中，RAG能够结合最新的医学文献，生成包含最新治疗方案的准确答案，避免生成模型提供过时或错误的建议。这种方法帮助医疗专家快速获得最新的研究成果和诊疗建议，提升医疗决策的质量。
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• 用户通过Web应用程序发起查询：
• 使用Azure AD进行身份验证：
• 用户权限检查：
• Azure AI搜索服务：
• 文档智能处理：
• 文档来源：
• Azure Open AI生成响应：
• 响应返回用户：
• 整个流程展示了Azure AI技术的集成，通过文档检索、智能处理以及自然语言生成来处理复杂的查询，并确保了数据的安全和合规性。
• 医疗问答系统案例

1. 用户在一个Web应用上输入查询请求，这个请求进入后端系统，启动了整个数据处理流程。

1. 系统通过Azure Active Directory (Azure AD) 对用户进行身份验证，确保只有经过授权的用户才能访问系统和数据。

1. 系统根据用户的组权限（由Azure AD管理）过滤用户能够访问的内容。这个步骤保证了用户只能看到他们有权限查看的信息。

1. 过滤后的用户查询被传递给Azure AI搜索服务，该服务会在已索引的数据库或文档中查找与查询相关的内容。这个搜索引擎通过语义搜索技术检索最相关的信息。

1. 系统使用OCR（光学字符识别）和文档提取等技术处理输入的文档，将非结构化数据转换为结构化、可搜索的数据，便于Azure AI进行检索。

1. 这些文档来自预先存储的输入文档集合，这些文档在被用户查询之前已经通过文档智能处理进行了准备和索引。

1. 在检索到相关信息后，数据会被传递到Azure Open AI，该模块利用自然语言生成（NLG）技术，根据用户的查询和检索结果生成连贯的回答。

1. 最终生成的回答通过Web应用程序返回给用户，完成整个查询到响应的流程。

RAG在信息检索与文本生成 

• 文本生成：RAG不仅可以检索相关文档，还能根据这些文档生成总结、报告或文档摘要，从而增强生成内容的连贯性和准确性。例如，法律领域中，RAG可以整合相关法条和判例，生成详细的法律意见书，确保内容的全面性和严谨性。这在法律咨询和文件生成过程中尤为重要，可以帮助律师和法律从业者提高工作效率。
• 内容总结：
• 背景： 传统的大语言模型 (LLMs) 在生成任务中表现优异，但在处理法律领域中的复杂任务时存在局限。法律文档具有独特的结构和术语，标准的检索评估基准往往无法充分捕捉这些领域特有的复杂性。为了弥补这一不足，LegalBench-RAG 旨在提供一个评估法律文档检索效果的专用基准。
• LegalBench-RAG 的结构：
• 意义： LegalBench-RAG 是第一个专门针对法律检索系统的公开可用的基准。它为研究人员和公司提供了一个标准化的框架，用于比较不同的检索算法的效果，特别是在需要高精度的法律任务中，例如判决引用、条款解释等。
• 关键挑战：
• 质量控制： 数据集的构建过程确保了高质量的人工注释和文本精确性，特别是在映射注释类别和文档ID到具体文本片段时进行了多次人工校验。
• 法律领域检索增强生成案例

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2. 工作流程：
3. 用户输入问题（Q: ?，A: ?）：用户通过界面输入查询问题，提出需要答案的具体问题。
4. 嵌入与检索模块（Embed + Retrieve）：该模块接收到用户的查询后，会对问题进行嵌入（将其转化为向量），并在外部知识库或文档中执行相似度检索。通过检索算法，系统找到与查询相关的文档片段或信息。
5. 生成答案（A）：基于检索到的最相关信息，生成模型（如GPT或类似的语言模型）根据检索的结果生成连贯的自然语言答案。
6. 对比和返回结果：生成的答案会与之前的相关问题答案进行对比，并最终将生成的答案返回给用户。
7. 该基准基于 LegalBench 的数据集，构建了 6858 个查询-答案对，并追溯到其原始法律文档的确切位置。
8. LegalBench-RAG 侧重于精确地检索法律文本中的小段落，而非宽泛的、上下文不相关的片段。
9. 数据集涵盖了合同、隐私政策等不同类型的法律文档，确保涵盖多个法律应用场景。

1. RAG 系统的生成部分依赖检索到的信息，错误的检索结果可能导致错误的生成输出。
2. 法律文档的长度和术语复杂性增加了模型检索和生成的难度。

 其它应用场景 

RAG还可以应用于多模态生成场景，如图像、音频和3D内容生成。例如，跨模态应用如ReMoDiffuse和Make-An-Audio利用RAG技术实现不同数据形式的生成。此外，在企业决策支持中，RAG能够快速检索外部资源（如行业报告、市场数据），生成高质量的前瞻性报告，从而提升企业战略决策的能力。

总结 

通过结合生成模型与检索模型，RAG解决了传统生成模型在面对事实性任务时的“编造”问题和检索模型难以生成连贯自然语言输出的不足。RAG模型能够实时从外部知识库获取信息，使生成内容既包含准确的知识，又具备流畅的语言表达，适用于医疗、法律、智能问答系统等多个知识密集型领域。

在应用实践中，RAG模型虽然有着信息完整性、推理能力和跨领域适应性等显著优势，但也面临着数据质量、计算资源消耗和知识库更新等挑战。为进一步提升RAG的性能，提出了针对数据采集、内容分块、检索策略优化以及回答生成的全面改进措施，如引入知识图谱、优化用户反馈机制、实施高效去重算法等，以增强模型的适用性和效率。

RAG在智能问答、信息检索与文本生成等领域展现了出色的应用潜力，并在不断发展的技术支持下进一步拓展至多模态生成和企业决策支持等场景。通过引入混合检索技术、知识图谱以及动态反馈机制，RAG能够更加灵活地应对复杂的用户需求，生成具有事实支撑和逻辑连贯性的回答。未来，RAG将通过增强模型透明性与可控性，进一步提升在专业领域中的可信度和实用性，为智能信息检索与内容生成提供更广泛的应用空间。