神经网络Transformer架构中的检索增强生成

字数 1871 2025-12-06 03:22:01

神经网络Transformer架构中的检索增强生成

核心概念
检索增强生成是一种为生成式语言模型引入外部知识源的技术范式。其核心思想是，在模型生成回答或文本之前，先从一个外部的、大规模的知识库（如维基百科、专业文档数据库、公司内部知识库等）中检索出与当前问题或上下文最相关的文档或段落。然后，模型在生成答案时，不仅依赖于其内部参数化存储的知识，还能“参考”这些被检索出的文本片段。这相当于为模型配备了一个“外部记忆”或“参考资料库”，旨在提升生成内容的准确性、事实性和时效性，同时减少模型产生“幻觉”（即编造事实）的可能性。
工作流程
一个典型的RAG系统在单次生成过程中，遵循一个清晰的四阶段流程：
- 检索阶段：当接收到用户查询（Query）时，系统首先使用一个检索模型（通常是基于稠密向量检索的双编码器模型，如BERT-based），将查询编码为向量，并在向量数据库中查找与之最相似的预编码好的文档块（Chunk）向量，返回Top-K个最相关的文档片段。
- 增强阶段：将检索到的K个相关文档片段（作为“上下文”或“证据”）与原始的用户查询拼接在一起，形成一个“增强的”输入提示（Prompt）。这个提示通常形如：“基于以下信息回答问题：[检索到的文档1] … [检索到的文档K] 问题：[用户查询]”。
- 生成阶段：将这个增强后的提示输入到生成式模型（如GPT系列、T5等）中。模型基于给定的上下文（检索到的文档）和指令（问题），生成最终的回答。
- （可选）后处理阶段：可能包括对生成的答案进行事实性验证、格式整理或引用来源标注。
关键组件与技术细节
- 检索器：
  - 稀疏检索：早期使用TF-IDF或BM25等基于关键词匹配的方法，速度快但语义理解能力弱。
  - 稠密检索：当前主流。使用一个双编码器（Bi-Encoder）架构，其中查询编码器和文档编码器通常是两个独立的Transformer模型（或共享参数），将文本映射为固定长度的稠密向量（嵌入）。相似度通过计算向量点积或余弦相似度得出。检索器的训练目标是让相关查询-文档对的向量相似度高于不相关对。
  - 检索器训练：通常需要大规模的相关性标注数据（如MS MARCO），或者利用生成模型自身进行弱监督训练（如通过生成模型为查询生成伪相关段落）。
- 生成器：
  - 通常是大型自回归语言模型或编码器-解码器模型。它被训练成能够熟练地根据提供的上下文文档来回答问题或续写文本。在RAG框架下，生成器的注意力机制会同时关注原始查询和检索到的上下文。
- 知识库索引：
  - 外部知识库需要被预处理，分割成适当大小的文本块（如段落或章节）。
  - 这些文本块通过文档编码器（与查询编码器可能相同也可能不同）离线编码为向量，并存入高效的向量数据库（如FAISS, Milvus, Pinecone）中，以便在推理时进行快速的近似最近邻搜索。
优势与挑战
- 优势：
  - 提升事实准确性：答案直接基于检索到的证据，减少了无依据的生成。
  - 知识可更新：无需重新训练整个大模型，通过更新外部知识库即可让系统获取新知识。
  - 增强可解释性与可信度：系统可以提供生成答案所依据的源文档，方便用户核查。
  - 降低“幻觉”：模型被约束在给定上下文中生成，偏离事实的可能性降低。
  - 处理专业或私有领域：可以方便地接入特定领域的知识库。
- 挑战：
  - 检索质量瓶颈：若检索器未能找到相关文档，生成器再强大也无法给出正确答案。
  - 上下文长度限制：检索到的多个文档需要拼接，受限于生成模型的上下文窗口长度。
  - 融合能力：生成器需要具备良好的信息整合与推理能力，有时可能无法正确处理多个文档中矛盾或冗余的信息。
  - 延迟增加：相比纯生成模型，多了检索步骤，整体延迟更高。
高级变体与发展
- 迭代式/自省式RAG：不满足于单次检索，根据初步生成的答案或中间思考，发起新一轮或更精准的检索，形成“检索 -> 生成 -> 再检索 -> 再生成”的循环。
- 模块化RAG：将检索、重排序、答案生成等步骤设计成更灵活的模块，可以按需组合和优化。
- 端到端可训练RAG：尝试将检索器和生成器联合训练，使检索器学会为特定的生成器任务检索最有用的信息，反之亦然。这通常涉及在检索步骤中使用可微分的近似技术。
- 多模态RAG：检索源不限于文本，可以包括图像、音频、视频等多模态信息，生成器也需要具备处理多模态输入的能力。

通过结合大型语言模型的强大生成能力与外部知识库的精确事实存储，RAG为实现更可靠、更专业、更可控的生成式AI应用提供了一条核心路径。

神经网络Transformer架构中的检索增强生成核心概念检索增强生成是一种为生成式语言模型引入外部知识源的技术范式。其核心思想是，在模型生成回答或文本之前，先从一个外部的、大规模的知识库（如维基百科、专业文档数据库、公司内部知识库等）中检索出与当前问题或上下文最相关的文档或段落。然后，模型在生成答案时，不仅依赖于其内部参数化存储的知识，还能“参考”这些被检索出的文本片段。这相当于为模型配备了一个“外部记忆”或“参考资料库”，旨在提升生成内容的准确性、事实性和时效性，同时减少模型产生“幻觉”（即编造事实）的可能性。工作流程一个典型的RAG系统在单次生成过程中，遵循一个清晰的四阶段流程：检索阶段：当接收到用户查询（Query）时，系统首先使用一个检索模型（通常是基于稠密向量检索的双编码器模型，如BERT-based），将查询编码为向量，并在向量数据库中查找与之最相似的预编码好的文档块（Chunk）向量，返回Top-K个最相关的文档片段。增强阶段：将检索到的K个相关文档片段（作为“上下文”或“证据”）与原始的用户查询拼接在一起，形成一个“增强的”输入提示（Prompt）。这个提示通常形如：“基于以下信息回答问题：[ 检索到的文档1] … [ 检索到的文档K] 问题：[ 用户查询 ]”。生成阶段：将这个增强后的提示输入到生成式模型（如GPT系列、T5等）中。模型基于给定的上下文（检索到的文档）和指令（问题），生成最终的回答。（可选）后处理阶段：可能包括对生成的答案进行事实性验证、格式整理或引用来源标注。关键组件与技术细节检索器：稀疏检索：早期使用TF-IDF或BM25等基于关键词匹配的方法，速度快但语义理解能力弱。稠密检索：当前主流。使用一个双编码器（Bi-Encoder）架构，其中查询编码器和文档编码器通常是两个独立的Transformer模型（或共享参数），将文本映射为固定长度的稠密向量（嵌入）。相似度通过计算向量点积或余弦相似度得出。检索器的训练目标是让相关查询-文档对的向量相似度高于不相关对。检索器训练：通常需要大规模的相关性标注数据（如MS MARCO），或者利用生成模型自身进行弱监督训练（如通过生成模型为查询生成伪相关段落）。生成器：通常是大型自回归语言模型或编码器-解码器模型。它被训练成能够熟练地根据提供的上下文文档来回答问题或续写文本。在RAG框架下，生成器的注意力机制会同时关注原始查询和检索到的上下文。知识库索引：外部知识库需要被预处理，分割成适当大小的文本块（如段落或章节）。这些文本块通过文档编码器（与查询编码器可能相同也可能不同）离线编码为向量，并存入高效的向量数据库（如FAISS, Milvus, Pinecone）中，以便在推理时进行快速的近似最近邻搜索。优势与挑战优势：提升事实准确性：答案直接基于检索到的证据，减少了无依据的生成。知识可更新：无需重新训练整个大模型，通过更新外部知识库即可让系统获取新知识。增强可解释性与可信度：系统可以提供生成答案所依据的源文档，方便用户核查。降低“幻觉” ：模型被约束在给定上下文中生成，偏离事实的可能性降低。处理专业或私有领域：可以方便地接入特定领域的知识库。挑战：检索质量瓶颈：若检索器未能找到相关文档，生成器再强大也无法给出正确答案。上下文长度限制：检索到的多个文档需要拼接，受限于生成模型的上下文窗口长度。融合能力：生成器需要具备良好的信息整合与推理能力，有时可能无法正确处理多个文档中矛盾或冗余的信息。延迟增加：相比纯生成模型，多了检索步骤，整体延迟更高。高级变体与发展迭代式/自省式RAG ：不满足于单次检索，根据初步生成的答案或中间思考，发起新一轮或更精准的检索，形成“检索 -> 生成 -> 再检索 -> 再生成”的循环。模块化RAG ：将检索、重排序、答案生成等步骤设计成更灵活的模块，可以按需组合和优化。端到端可训练RAG ：尝试将检索器和生成器联合训练，使检索器学会为特定的生成器任务检索最有用的信息，反之亦然。这通常涉及在检索步骤中使用可微分的近似技术。多模态RAG ：检索源不限于文本，可以包括图像、音频、视频等多模态信息，生成器也需要具备处理多模态输入的能力。通过结合大型语言模型的强大生成能力与外部知识库的精确事实存储，RAG为实现更可靠、更专业、更可控的生成式AI应用提供了一条核心路径。