****企業(yè)智能知識庫的構(gòu)建：基于RAG的解決方案

張先民 2024-07-11 發(fā)布于北京

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1 引言

大型語言模型（LLMs）以其生成智能且自然流暢的響應(yīng)而著稱,，但它們也面臨著一些挑戰(zhàn),。首先，訓(xùn)練數(shù)據(jù)的時效性限制了模型的知識范圍,。例如,，GPT-4 的知識截止日期為 2021 年 9 月，這意味著它對此后發(fā)生的事件或發(fā)展一無所知,。其次,，LLMs 在提供信息準確性方面存在問題，它們可能會產(chǎn)生邏輯上連貫但事實上錯誤的“幻覺”,。此外,，LLMs 在處理特定領(lǐng)域或高度專業(yè)化的信息時也顯得力不從心，通常只能在較寬泛的通用層面上生成響應(yīng),。

為了克服這些限制,，使 LLMs 能夠應(yīng)對特定和信息密集型的任務(wù)，一個有效的方法是將它們與 AI 知識庫相連接,。知識庫是一個結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng),，它包含了豐富的信息資源，如產(chǎn)品文檔,、學(xué)術(shù)文章,、新聞報道等。通過這種方式,，LLMs 可以訪問到最新的,、準確的和專業(yè)的信息，從而生成更加精確和具體的響應(yīng),。

在本文中,，我將詳細闡述如何構(gòu)建這樣一個知識庫,，并探討如何將知識庫與 LLMs 結(jié)合，以提高模型在特定領(lǐng)域的響應(yīng)質(zhì)量和準確性,。通過這種結(jié)合,，我們可以使 LLMs 不僅在通用任務(wù)上表現(xiàn)出色，也能在專業(yè)領(lǐng)域中發(fā)揮重要作用,。

2 什么是 RAG,？

檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation，簡稱 RAG）是一種先進的技術(shù),，它賦予了大型語言模型（LLMs）訪問知識庫中相關(guān)文檔的能力,，從而生成更加準確和具體的響應(yīng)。RAG 技術(shù)的工作流程可以概括為以下幾個步驟：

查詢處理：首先,，系統(tǒng)會搜索知識庫,，尋找與用戶查詢相關(guān)的信息。
上下文整合：然后,，將最相關(guān)的搜索結(jié)果作為上下文信息整合到提示中,，同時附加一條指令，例如：“僅使用以下段落中的信息來回答以下問題”,，又或者是“參考以下段落中的內(nèi)容來回答以下問題”,。
指令適配：如果使用的 LLM 模型沒有針對特定指令進行優(yōu)化，則可能需要提供示例,，以展示預(yù)期的輸入和輸出格式,。
模型輸入：將包含指令、搜索結(jié)果和輸出格式的提示文本發(fā)送給 LLM 模型,。
生成響應(yīng)：LLM 利用上下文信息生成準確的響應(yīng),。

2.1 RAG 的組件

RAG 由兩個主要組件構(gòu)成：信息檢索組件和文本生成器 LLM。

檢索器（Retriever）：檢索器由一個查詢編碼器（query encoder）和基于向量的文檔搜索索引（vector-based document search index）組成?，F(xiàn)代向量數(shù)據(jù)庫因其高效的檢索能力而常用于此環(huán)節(jié),。這些數(shù)據(jù)庫存儲數(shù)據(jù)的向量嵌入（vector embedding of the data），即數(shù)據(jù)的數(shù)值表示（numerical representation）,，能夠反映其語義含義,。例如，將文本 'HELLO' 轉(zhuǎn)換為向量形式 [0.23, 0.001, 0.707],。檢索器將查詢轉(zhuǎn)換為向量,，并利用相似性搜索在知識庫中找到相關(guān)信息。一些流行的向量數(shù)據(jù)庫包括 Chroma,、FAISS,、Pinecone等。
文本生成器 LLM：選擇的 LLM 模型應(yīng)符合特定需求。例如,，如果解決方案需要考慮數(shù)據(jù)隱私,，那么可能不宜使用 OpenAI 的 GPT 模型。在本例中,，我選擇了 Mistral 7B,，這是 Mistral AI 發(fā)布的一個模型，它可能更適合特定的應(yīng)用場景,。

此外,，我還將介紹 LangChain，這是一個常用于構(gòu)建基于 RAG 技術(shù)的應(yīng)用程序的框架,。LangChain 提供了一套工具和接口,，簡化了 RAG 技術(shù)的應(yīng)用開發(fā)過程，使得開發(fā)者能夠更加專注于業(yè)務(wù)邏輯的實現(xiàn),。

通過這些技術(shù)的結(jié)合，RAG 不僅提高了 LLMs 在特定領(lǐng)域的響應(yīng)質(zhì)量,，也為構(gòu)建更為智能和準確的 AI 應(yīng)用提供了強有力的支持,。

3 創(chuàng)建 AI 知識數(shù)據(jù)庫的步驟

為了充分利用 RAG 技術(shù)，構(gòu)建一個 AI 知識數(shù)據(jù)庫是至關(guān)重要的,。以下是創(chuàng)建這樣一個數(shù)據(jù)庫的四個關(guān)鍵步驟：

收集與準備文檔：首先,，您需要搜集各種格式的文檔，如 PDF,、TXT 等,。這一步驟主要涉及手動操作，無需編寫代碼,。
文本分塊：由于文檔可能非常龐大,，包含大量的文本，而大多數(shù) LLM 的處理能力有限——例如,，Mistral 7B 在生成文本時最多可以處理 8192 個字符,。因此，您需要將文檔分割成較小的塊,，通常每個塊包含固定數(shù)量的字符,，例如 1024 個字符。
生成向量嵌入：向量嵌入是通過將文本塊轉(zhuǎn)換成數(shù)值向量來實現(xiàn)的,，這些向量能夠捕捉文本的語義信息,。這一過程通常需要使用專門的 NLP 模型，如 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）的變體或其他先進的文本嵌入模型,。
存儲向量數(shù)據(jù)：生成的向量需要存儲在向量數(shù)據(jù)庫中,。這些數(shù)據(jù)庫專為快速檢索和執(zhí)行相似性搜索而設(shè)計，可以高效地支持 RAG 技術(shù)中的信息檢索需求。

通過這些步驟,，您將能夠創(chuàng)建一個結(jié)構(gòu)化的 AI 知識數(shù)據(jù)庫,，它將作為 RAG 技術(shù)的核心組成部分，與 LLM 結(jié)合使用,，以生成準確,、具體且信息豐富的響應(yīng)。

讓我們更詳細地討論這些步驟,。

3.1 分塊

在 RAG 管道中,，文本分塊是一個關(guān)鍵的預(yù)處理步驟。它涉及將長篇文本文檔劃分為易于理解和處理的較小片段,，或稱為“塊”,。這一過程對于確保語言模型（LLM）能夠有效地處理文本并優(yōu)化其對上下文窗口的利用至關(guān)重要。

文本分塊的常見方法包括：

固定長度分塊：將文本分割成具有預(yù)定數(shù)量字符或單詞的塊,。
語義分塊：根據(jù)語義邊界劃分文本,，例如在段落或句子之間。
滑動窗口分塊：使用有重疊的塊來保持塊邊緣周圍的上下文,。

以下是使用 LangChain 和 LlamaIndex 等流行工具進行文本分塊的代碼示例：

from langchain.document_loaders import TextLoaderfrom langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter# 加載文檔loader = TextLoader('path_to_your_document.txt')documents = loader.load()# 定義文本分塊器splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(    chunk_size=512,  # 每個塊的字符數(shù)    chunk_overlap=24  # 塊之間的重疊字符數(shù))# 分割文檔chunks = splitter.split_documents(documents)# 假設(shè)文檔已經(jīng)被保存在目錄中from llama_index.core import SimpleDirectoryReaderfrom llama_index.core import Settings# 從目錄加載文檔數(shù)據(jù)documents = SimpleDirectoryReader('./documents_directory').load_data()# 設(shè)置分塊參數(shù)Settings.chunk_size = 512Settings.chunk_overlap = 24

注意：在實際應(yīng)用中,，文本分塊的參數(shù)（如塊大小和重疊量）可能需要根據(jù)具體的文檔內(nèi)容和模型要求進行調(diào)整，以達到最佳的處理效果和檢索準確性,。

3.2 創(chuàng)建和存儲嵌入

在文本分塊之后,，下一步是利用嵌入模型將這些塊轉(zhuǎn)換成向量形式，以便存儲和檢索,。這一過程對于構(gòu)建 AI 知識數(shù)據(jù)庫至關(guān)重要,，它將支持 RAG 技術(shù)中的信息檢索。

以下是使用 LangChain 和 LlamaIndex 等工具創(chuàng)建和存儲嵌入的代碼示例：

from langchain.document_loaders import TextLoaderfrom langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitterfrom langchain.embeddings import OpenAIEmbeddingsfrom langchain.vectorstores import ChromaIndex  # 修正 Chroma 類型# 加載文檔loader = TextLoader('path_to_your_document.txt')documents = loader.load()# 定義文本分塊器splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(    chunk_size=512,  # 每個塊的字符數(shù)    chunk_overlap=24  # 塊之間的重疊字符數(shù))# 分割文檔chunks = splitter.split_documents(documents)# 使用嵌入模型和向量存儲embeddings = OpenAIEmbeddings()vectorstore = ChromaIndex.from_documents(chunks, embeddings)  # 修正 ChromaIndex 使用# 創(chuàng)建檢索器retriever = vectorstore.as_retriever()# 假設(shè)文檔已經(jīng)被保存在目錄中from llama_index.core import SimpleDirectoryReader, VectorStoreIndexdocuments = SimpleDirectoryReader('./data').load_data()# 設(shè)置分塊參數(shù)Settings.chunk_size = 512Settings.chunk_overlap = 24# 從文檔創(chuàng)建索引index = VectorStoreIndex.from_documents(documents, embeddings)# 創(chuàng)建查詢引擎query_engine = index.as_query_engine()

此外,，
VectorStoreIndex.from_documents 方法可能需要額外的參數(shù),，如 vectorstore，以確保正確地創(chuàng)建索引,。這些步驟將允許您創(chuàng)建一個 AI 數(shù)據(jù)庫,，它將連接到 LLM 并提高響應(yīng)的準確性和相關(guān)性。

4 如何選擇嵌入模型和向量數(shù)據(jù)庫,？

在快速演進的 AI 領(lǐng)域,，選擇合適的嵌入模型和向量數(shù)據(jù)庫對于確保 RAG 技術(shù)的成功至關(guān)重要。AI領(lǐng)域每周都會發(fā)布新的嵌入模型,。因此要選擇適合自己需求的,，請從 MTEB 排行榜或擁抱HuggingFace開始。在那里,，您可以找到每個模型型號的最新列表和性能統(tǒng)計信息,。以下是一些關(guān)鍵因素,，可以幫助您做出明智的選擇：

4.1 選擇嵌入模型時考慮的因素

性能排名：參考如 MTEB（Model-Theoretic Evaluation of Back-Ends）排行榜等資源，這些排行榜提供了不同模型的性能統(tǒng)計和排名,。
檢索效果：NDCG（Normalized Discounted Cumulative Gain）是一個衡量檢索系統(tǒng)性能的重要指標,。高 NDCG 值意味著模型能更有效地將相關(guān)項目排在檢索結(jié)果的前面。
模型大小：模型的大?。ㄒ?GB 計）反映了運行模型所需的計算資源,。選擇一個在資源消耗和性能之間取得平衡的模型是關(guān)鍵。
嵌入生成速度：嵌入延遲,，即生成整個數(shù)據(jù)集嵌入所需的時間,，是衡量不同模型效率的一個重要指標。較短的嵌入時間可能意味著更快的檢索能力,，但也可能需要更多的計算資源,。
檢索質(zhì)量：使用與數(shù)據(jù)集主題相關(guān)的問題來評估檢索質(zhì)量。對于實際應(yīng)用,，您應(yīng)該考慮最終用戶可能提出的問題類型,。

4.2 選擇向量數(shù)據(jù)庫時考慮的因素

開源與專有：開源數(shù)據(jù)庫擁有活躍的社區(qū)支持，可能更適合預(yù)算有限的項目,。而專有數(shù)據(jù)庫可能提供額外的功能和客戶支持,，適合有特定技術(shù)或合規(guī)性需求的項目。
性能：關(guān)鍵性能指標包括每秒查詢數(shù)（QPS）和查詢延遲,。高 QPS 表明數(shù)據(jù)庫能夠處理大量并發(fā)查詢，這對于需要服務(wù)多個用戶的應(yīng)用程序至關(guān)重要,。低查詢延遲對于需要快速響應(yīng)的應(yīng)用（如對話式 AI 機器人）非常重要,。
成本效益：不同的數(shù)據(jù)庫有不同的定價模型，可能基于向量數(shù)量,、存儲容量或數(shù)據(jù)傳輸量,。選擇一個符合您預(yù)算和性能需求的數(shù)據(jù)庫是必要的。

在選擇嵌入模型和向量數(shù)據(jù)庫時,，重要的是要進行仔細的評估,，考慮自身的具體需求和現(xiàn)有條件。這可能包括對不同選項的基準測試,，以確定哪個模型或數(shù)據(jù)庫最適合您的特定應(yīng)用場景,。

5 結(jié)論

綜合來看，構(gòu)建人工智能知識庫是擴展大型語言模型（LLM）能力的有效策略,。這種知識庫充當(dāng)了一個可靠的數(shù)據(jù)存儲庫,，它不僅為增強提示提供了素材，也使得 LLM 能夠生成更加準確和可靠的響應(yīng),。通過整合 RAG（檢索增強生成）技術(shù),，我們?yōu)?LLM 和知識庫的協(xié)同工作提供了一種高效且清晰的解決方案。

RAG 技術(shù)通過將檢索到的相關(guān)信息直接集成到生成過程中，顯著提高了 LLM 在處理特定查詢時的準確性和深度,。這種方法不僅解決了 LLM 訓(xùn)練數(shù)據(jù)時效性的限制,，還減少了生成“幻覺”的風(fēng)險，即那些邏輯上連貫但事實上錯誤的響應(yīng),。

此外,，RAG 技術(shù)的應(yīng)用還增強了 LLM 在處理專業(yè)和高度專業(yè)化內(nèi)容時的能力，使其不再僅限于通用層面的響應(yīng),。通過精心設(shè)計的知識庫和精確的檢索機制,，LLM 能夠訪問和利用最相關(guān)的信息，從而在各種信息密集型任務(wù)中提供高質(zhì)量的輸出,。