缓慢的文档处理不仅非常耗时，而且令人沮丧。它还会妨碍决策能力，尤其是在处理大量文档时。但如果有一个解决方案可以大幅加快这一过程呢？ RAG（检索增强生成）是一项尖端技术，有望改变组织处理文档处理的方式。有了 RAG，告别缓慢的手动方法，迎接闪电般的快速结果！

在这篇文章中，我们深入探讨了您需要了解的有关 RAG 的所有信息，从其架构到其潜在的未来发展。我们将讨论其独特的功能、应用程序和基准，并讨论实施过程中可能出现的任何限制。我们的目标是提供有关 RAG 的宝贵见解，帮助您就 RAG 是否适合您的组织做出明智的决策。所以，系好安全带，加入我们，一起探索 RAG 的激动人心的世界！

Retrieval Augmented Generation 检索增强生成

检索增强生成 (RAG) 是一项结合了两个人工智能流程（内容检索和文本生成）的技术，可根据先前可用的材料创建新的原始文本。本质上，它涉及使用搜索算法从大型数据库中查找相关信息，然后使用自然语言处理技术生成类似人类的响应。此过程可用于生成摘要、回答问题、撰写新闻文章、撰写电子邮件，甚至开发创意小说。简单来说，将 RAG 视为一个智能助手，可以帮助您快速找到准确的答案，并在需要时帮助您撰写有说服力的论文、报告或博客文章。

RAG的架构

RAG 系统由两个主要组件组成：检索器和发生器。当给出查询时，检索器在数据存储中查找相关信息。然后，检索器的发现以及初始查询通过一种称为增强方法的特定技术移交给生成器。生成器使用各种模型（例如 Transformer 模型、LSTM、扩散模型和 GAN）来根据手头的任务生成所需的结果，例如文本到文本、图像到文本、代码到文本等。流行的生成模型包括具有注意力机制的 Transformer 模型、LSTM、向数据添加噪声并随后将其删除以生成新数据的扩散模型，以及利用生成器和鉴别器之间的竞争来生成更真实样本的 GAN。总之，生成器从检索器获取输入，并根据所涉及的任务类型生成适当的输出。

Retriever——检索器

检索器是用于信息检索的系统，用于响应用户的查询从数据库或集合中查找最相关的项目。检索器有多种类型，包括：

1. 稀疏检索器- 常用于文档检索，其中使用TF-IDF、查询可能性或 BM25等术语匹配指标来比较代表文档的关键字。倒排索引按术语组织文档以进行快速搜索。
2. 密集检索器— 使用通过神经网络编码获得的密集向量表示查询和键。它在训练和测试阶段使用近似最近邻技术和索引，例如树、局部敏感哈希、邻居图索引、diskann 或图索引和倒排索引的组合。利用近似最近邻算法来加快搜索速度。
3. 其他方法——一些研究工作侧重于在不创建表示的情况下查找对象，利用诸如文本编辑距离计算或代码片段抽象语法树比较等方法。知识图提供了另一种形式的索引，允许通过关系增强图（RAG）方法进行快速 k 跳邻近搜索。命名实体识别还提供了信息检索的可能性。

让我举个例子让你更清楚。

想象一下，您有大量不同主题的书籍，并且您想要搜索所有与“猫”相关的书籍。稀疏检索器会单独查看每本书，并将其关键字（例如“猫”、“猫科动物”等）与您的关键字列表进行比较，以根据文档中的频率和重要性等因素（“TF- IDF”分数）。然后，借助称为倒排索引的有组织索引，可以快速返回结果。

密集检索器的工作方式有所不同。它不是比较像关键词这样的单独特征，而是为查询和被搜索的内容创建一个汇总向量。这些向量可以通过将大量数据输入到神经网络中学习到的复杂数学函数来生成。在搜索时，系统会寻找那些向量足够相似，可以被认为是匹配项的条目，使用如树或哈希表这样的高效索引。当处理较长的文本时，密集检索器往往表现更好，但它们较高的计算成本意味着可能需要比稀疏检索器更多的资源。

还有其他的方法！一些研究人员探索在不首先构建详细描述的情况下找到某人询问的内容的方法；这些方法可能使用更简单的计算，例如计算字符串之间的差异或分析语法树。其他研究人员则专注于索引知识图的先进技术或提取命名实体，这可能会为探索概念之间关系和提升搜索能力提供新的令人兴奋的途径。

RAG 的类型

四种检索增强生成（RAG）类型，包括基于特征的RAG、基于语义相似的RAG、基于潜在表征的RAG和基于Logit的RAG，它们在关注点和实现技术上有所不同。以下是详细分解：

1. 基于特征的RAG：这种类型旨在根据编码函数生成的特定特征向量，从大型语料库中找到相关项。基于特征的RAG（检索增强生成）就像基于你已经喜欢的事物来寻找你可能喜欢的新事物。假设你非常喜欢披萨，但你想尝试一些新的口味。基于特征的RAG会查看所有的披萨，并为每一款披萨创建一个特征列表，例如配料、饼皮质地、酱料口味等。然后，它会将这些特征与你过去喜欢的特征进行比较，推荐一些你可能也会喜欢的新选项。这就好比有一个了解你确切喜好并能根据你的偏好进行个性化推荐的私人购物助手！
2. 基于语义相似性的 RAG：这种方法依赖于测量输入项和整个集合之间的语义相似性来生成上下文有意义的输出。将其视为理解事物背后的“含义”，而不仅仅是查看其特征。在这种情况下，我们来看看电影推荐。我们不必根据类型、收视率和演员阵容来比较电影，而是可以将它们分解成更小的部分（例如场景）并分析它们传达的潜在主题和情感。根据这些分析，该算法可以确定哪些电影具有相似的情绪、信息和风格，即使它们没有任何明显的特征。在推荐新电影时，它可以考虑除表面属性之外的更复杂的因素。

3. 基于 Logit 的 RAG：基于 Logit 的 RAG 汇集了多个信息源（语言建模和周围数据）来为决策过程提供信息。从本质上讲，这使我们能够在生成输出时考虑更多细节和上下文，从而提高准确性和相关性。我们可以在各个领域使用这种技术，包括文本、代码和图像等。通过结合不同的观点，最终的预测变得更丰富、更细致，从而提供更好的整体用户体验。
4. 推测性RAG：推测性RAG（检索增强生成）针对序列数据，利用检索到的材料，而不仅仅依赖生成技术。这些方法旨在探索利用先前获得的材料而非从头开始创作的优势。策略包括REST，通过检索方法替代推测解码中使用的小型模型，GPTCache，通过直接应用提取的短语级材料来消除对初始阶段检索内容结果的依赖，以及COG，通过利用文件进行复制粘贴操作将文本生成分解为更简单的步骤，而非完全创作。

总体而言，根据任务的性质，每个类别都有独特的优点和缺点，研究人员不断探索新的方法来利用这些方法来获得更有效和高效的解决方案。

RAG-增强

RAG增强就像为智能手机的相机应用程序添加额外功能，以拍摄更好的照片。就像输入增强简化你的查询，使手机更容易捕捉到正确的图像一样，检索增强提高了找到完美照片的速度和准确性，而结果增强则使照片更加吸引人且精致。最后，管道增强确保这些步骤能够无缝协作，提供最佳的体验。同样，RAG增强通过改善过程的每个阶段，提升RAG系统的整体质量和可靠性，从而实现更准确、更高效的结果。

RAG的应用

以下是 RAG 的一些实际应用：

1. 用于文本的 RAG。

2. RAG for Code： RAG 不仅仅用于处理文本 — 它还可以帮助编写计算机程序！

3. RAG for Knowledge： RAG不仅能够理解文本，还擅长根据各种类型的数据回答问题。

4. RAG for Image： (图像的RAG) 是将检索增强生成（RAG）方法应用于图像生成和处理的场景中。传统的RAG通常用于文本生成，通过结合检索的外部信息来增强生成结果。将这一理念扩展到图像处理领域，可以通过检索和利用外部图像素材或特征，来辅助生成或改善图像的质量和精度。

5. RAG for 3D ：是将检索增强生成（RAG）方法应用于三维内容生成和处理的技术，特别是在3D建模、虚拟现实（VR）、增强现实（AR）和计算机图形学等领域。与2D图像处理类似，RAG for 3D通过结合外部检索的3D模型、纹理、结构或其他相关资源来提高三维内容生成的精度、效率和创意性。

6. RAG for Video： 是将检索增强生成（RAG）方法应用于视频生成和处理的技术，旨在通过结合外部视频素材、帧信息或其他多媒体资源来提高视频内容的质量、创造力和生成效率。类似于图像和3D的RAG，RAG for Video不仅仅依赖模型生成新的内容，还通过检索和整合现有的视频素材，来增强生成的视频效果。

RAG 基准

RAG是一种由Chen等研究人员提出的测试方法，用来评估语言模型（LLM）在理解和响应自然语言处理（NLP）各个方面的能力。这个基准测试包含四个主要类别：

1. 噪声鲁棒性（Noise Robustness）：检验LLM在输入含有错误或噪声的情况下，是否仍能找到重要的信息。
2. 负面拒绝（Negative Rejection）：判断模型是否能够识别信息不足的情况。
3. 信息整合（Information Integration）：评估模型是否能够将来自多个来源的想法或信息有效结合。
4. 反事实鲁棒性（Counterfactual Robustness）：测试模型是否能够识别并纠正其自身的错误。

像RAGAS、ARES和TruLens这样的基准测试专注于不同的方面，如忠实性、相关性和上下文相关性。更新的测试方法，比如CRUD-RAG和MIRAGE，加入了具体的任务类别，而KILT则通过使用维基百科的快照来衡量准确性，并提供多种检索方法以支持证据。这些评估方法的目标是提高未来NLP技术的效率和效果。

RAG RAG 的局限性

RAG的局限性总结：

• 检索质量：如果检索到的信息质量较差，生成的输出也会很差。
• 计算开销：检索和生成的结合可能会非常耗费资源并导致处理速度变慢。
• 学习限制：模型并不会直接从检索到的文档中学习。
• 上下文和模糊性：处理复杂、模糊或多轮查询时存在困难。
• 偏见和多样性：检索过程中可能存在偏见，且缺乏多样化的来源。
• 实时更新：在处理动态或时效性强的信息时存在困难。
• 幻觉风险：即使检索信息质量较好，模型仍可能生成不正确的信息。
• 可扩展性：在扩展到大型数据集时，可能会引入延迟和复杂性。

虽然RAG提供了一种有前景的方法来提升语言模型的能力，但这些局限性意味着在实际应用中需要进行仔细的考虑和优化。

RAG的潜在未来发展方向

尽管RAG（检索增强生成）技术在自然语言处理（NLP）领域已经取得了显著进展，但仍存在许多发展和改进的空间。以下是一些可能的未来发展方向：

1.更高效的检索机制

• 改进检索效率：目前的检索过程可能较为慢且计算资源密集，未来可以通过优化检索算法（如使用更高效的索引方法、近似最近邻搜索等）来加速检索过程，特别是在处理大规模数据库时。
• 多模态检索：结合图像、音频、视频等多模态信息进行检索，将为生成模型提供更丰富的上下文信息，尤其适用于需要跨模态融合的任务，如视频生成、图像描述等。

2.更智能的文档选择与检索

• 自适应检索：通过结合深度学习与强化学习方法，使得检索模型能够在动态场景中自适应调整检索策略，更好地根据当前任务或上下文需求选择最相关的文档或信息。
• 多层次检索：结合粗粒度和细粒度的检索方式，先快速获取一组候选文档，再深入分析和筛选最相关的信息，提升检索的质量和速度。

3.集成外部知识库

• 长期记忆与外部知识：通过将外部知识库（如维基百科、行业知识库等）与RAG模型的训练过程结合，可以使模型在面对新任务时，能够更快速、准确地生成答案。通过对长期记忆的增强，模型能处理更多的复杂任务和动态内容。
• 跨领域知识集成：开发多领域的知识集成能力，使得模型在面对跨领域问题时能从多个领域的文献中获取信息，并综合生成更准确的答案。

4.减少模型依赖的偏差

• 公平性与去偏见：当前的RAG模型在检索时可能存在偏见，未来可以通过去偏见技术来优化检索和生成的过程，确保模型生成更加中立、公正的内容。结合公平性指标来衡量和纠正模型偏差。
• 多样化的检索内容：增加检索过程中的多样性，避免只从单一视角或同质化的内容中检索数据，从而提升模型生成内容的多样性和全面性。

5.增强模型的推理能力

• 增强推理与逻辑性：目前的RAG模型在生成过程中可能缺乏深层次的推理能力。未来可以通过结合推理模型（例如形式化逻辑推理、符号推理等），提高RAG系统在复杂推理任务中的表现，尤其是在法律、医学等领域的应用中。
• 反事实推理：加强反事实推理能力，使得模型能够识别并纠正生成中的错误，并更好地理解因果关系。

6.多轮交互与上下文保持

• 多轮对话支持：未来的RAG系统可以更好地处理多轮对话场景，能够在多个回合的对话中维持一致的上下文，生成更加自然和连贯的对话内容。
• 上下文扩展与记忆：模型能够跨多个查询和生成任务保持长时间的上下文状态或记忆，提升其在多任务或长对话场景中的表现。

7.改善模型的可解释性

• 可解释的RAG：当前的RAG系统通常较为“黑盒”，难以解释模型是如何结合检索内容生成答案的。未来可以通过研究更具可解释性的生成和检索策略，帮助用户理解模型决策的依据，增强系统的透明度和信任度。
• 解释生成过程：通过增强模型在检索和生成过程中的可追溯性，可以让用户理解每一步的输入和输出，甚至在特定场景中提供对生成内容的可解释性反馈。

8.处理长文档与大规模数据

• 大规模文档处理：现有的RAG模型在处理长文档或大规模数据集时存在瓶颈，未来可以通过改进模型的输入结构或采用分布式检索方法，使得RAG系统能够处理更长、更多的信息，尤其是在学术研究、法律文档等领域。
• 更好的文档摘要：结合更先进的文档摘要技术，优化检索到的文档，以便于RAG模型更有效地处理和利用长文档中的信息。

9.实时更新与动态学习

• 动态知识更新：随着信息的快速变化，未来的RAG模型可能会结合实时更新机制，不断吸收新的数据和文献，并自动更新知识库。这将特别有利于需要最新信息的任务（如新闻、科技发展等）。
• 在线学习：通过在线学习和持续训练，模型可以根据新的输入和检索内容不断优化和调整，提升其适应新任务的能力。

10.跨任务、跨语言的适应性

• 多语言支持：未来的RAG系统将能够跨语言进行检索和生成，支持多种语言的任务处理。通过多语言训练，模型能够跨文化、跨语言地生成内容，提高全球化应用的效果。
• 跨任务迁移学习：模型能够通过迁移学习在不同类型的任务间进行自我适应，例如，借助检索的方式将已有知识迁移到新的任务领域中。

总结：

RAG的未来发展可能会集中在提高检索与生成的效率、处理多模态数据、增强推理能力、减少偏差、提升可解释性等方面。随着这些领域的突破，RAG系统将能更好地适应实际应用需求，处理更复杂、更动态的任务，从而在未来NLP技术的发展中发挥更大的作用。

References 参考

Zhao, P., Zhang, H., Yu, Q., Wang, Z., Geng, Y., Fu, F., Yang, L., Zhang, W. and Cui, B., 2024. Retrieval-Augmented Generation for AI-Generated Content: A Survey. arXiv preprint arXiv:2402.19473.