LLM概念梳理（二）：检索增强RAG

本文主要是介绍LLM概念梳理（二）：检索增强RAG，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

非常感谢RAG（检索增强生成）技术详解：基于垂直领域专有数据的 Chatbots 是如何实现的，这篇文章对 RAG 技术进行了详细的描述。我根据自己的理解，并且按照代码思路重新进行整理。

RAG 技术看似神奇，其本质是结合了检索和生成两个子任务的一种系统工程，其中每个子任务有明确的技术原理支撑。检索模型充当“图书馆员”，扫描大型数据库以获取相关信息，生成模型充当“作家”，将这些信息合成为与任务更相关的文本。它用途广泛，适用于实时新闻摘要、自动化客户服务和复杂研究任务等多种领域。

具体来说，首先，对知识库进行索引，使用加载器从知识库中获取文档并分割成文档片段，经过嵌入后得到向量数据库；然后是检索，通过相似性算法匹配与用户输入相关的文档片段；最后是生成，通过检索到的文档片段和 system prompt 进行检索增强。

RAG流程图

RAG代码实现

from langchain_community.document_loaders import DirectoryLoader
from langchain.indexes import VectorstoreIndexCreatorloader = DirectoryLoader('../', glob="**/*.txt")
index = VectorstoreIndexCreator().from_loaders([loader])
index.query("你觉得黑神话·悟空怎么样？")

零、嵌入

当我们和 chatbot 进行对话时，用的是自然语言，那系统又该如何理解这些自然语言呢？在 LLM 的世界中，任何一段人类语言都可以用数字向量来表示（Embedding Machine），而这个向量就是嵌入。

通过 Embedding Machine，自然语言将会变成向量。如果在一个向量空间中表示所有的语言，当两个点越相近，那么他们就越相似。

向量空间

嵌入和语义近似是搜索的核心原理，它为检索步骤提供了动力。

一、索引

为知识库创建索引的过程就是为知识库建立一个对应关系，方便用户读取到。分为两个高层次的步骤：加载和分割，最终目的是：得到向量数据库。

向量数据库

1. 加载

加载（Loader）就是对知识库进行处理并获取其内容。这是一个很复杂的步骤，它需要将知识库中不同格式的数据，统一成一个输出格式，并输出一个列表数据。比如：如果知识库是一个文档站点，则加载器需要抓取每个页面的内容，然后将HTML格式化为可用的文本；如果是PDF或Google Drive，则需要不同加载器。

2. 分割

分割（Splitter）就是将将知识库中提取出的知识分割成适合嵌入搜索的片段大小。

在第一步中，我们知道了如何将自然语言转换为 LLM 可以理解的向量。而加载的目的就是为了将格式统一，便于转化为向量数据。那为什么需要分割器呢？原因在于：加载的列表数据中，每个文档中包含的知识越多，越考验语义近似算法的性能，相似性计算难以保证。为了让用户问题的主题与文档中的文本相吻合，便有了分割器，即将单个文档分割成适合检索的文档片段。

注意：当我们希望LLM在回答问题时引用其来源的场景，格式保持一致十分非常重要。