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rag-demystified

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探讨检索增强生成（RAG）管道的内部机制，揭示其技巧、局限性和成本

本项目深入探讨了检索增强生成（RAG）管道的内部机制，揭示其技巧、局限性和成本。通过LlamaIndex和Haystack框架，了解如何构建和优化RAG管道，并解决透明度和错误问题。详细分析了子问题查询引擎的工作原理，帮助用户理解复杂的RAG管道的关键组成部分和面临的挑战。

RAG pipelinesLLMsLlamaIndexHaystackEvaDBGithub开源项目
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项目介绍：RAG-Demystified

RAG 概述

RAG，全称为检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation），是当前热门的大型语言模型（LLM）问答系统的先进人工智能范式。它通常包含三个核心组件：

  1. 数据仓库：这是一个信息集合库，存储了与问答任务相关的各种数据源（比如文档、表格等）。

  2. 向量检索：针对一个给定问题，通过向量存储系统（如 Faiss）找到与问题最相似的前 K 个数据块。

  3. 响应生成：利用大型语言模型（比如 GPT-4），根据之前选取的最相似数据块生成回答。

RAG 相比传统的问答系统有两大优势：一是因数据仓库的实时更新，信息总是保持最新；二是允许来源追溯，让用户可以明确了解信息来源，验证准确性并减少模型产生的虚假信息。

构建高级 RAG 管道

为了应对更复杂的问题，像 LlamaIndex 这样的近期 AI 框架引入了先进的抽象，比如"子问题查询引擎"。该应用通过使用子问题查询引擎，揭示高级 RAG 管道的内部机制。过程中，将高级抽象简化为核心组件，并识别其中的一些挑战。

架构设置

我们的数据仓库包含关于不同城市的维基百科文章，每篇文章作为一个独立数据源。在这个示例中，我们设定的问题可能是：

  • “芝加哥的人口是多少？”
  • “请总结亚特兰大的积极方面。”
  • “哪个城市人口最多？”

这些问题可能是针对单一数据源的简单事实/总结问题，或是涉及多个数据源的复杂问题。

调料秘方

先进的 RAG 管道中，每个组件实际上由单次 LLM 调用驱动。整个管道是一系列精心设计的模板提示，通过这些模板提示，复杂任务得以实现。

子问题查询引擎的内部机制可以分解为如下三个步骤：

  1. 子问题生成：将复杂问题拆解为多个子问题，每个子问题配以合适的数据源和检索方法。
  2. 向量/摘要检索：根据选定的检索方法和数据源，获取相关信息。
  3. 响应聚合：将子问题回答汇总为最终回答。

任务细节

  • 任务1：子问题生成：将复杂问题拆解为子问题，并为每个子问题确定适当的数据源和检索方法。

  • 任务2：向量/摘要检索：对于每个子问题，采用选定检索方法从相应数据源检索信息。例如，通过向量检索方法获取芝加哥人口数据。

  • 任务3：响应聚合：将子问题的回答整合为最终答案。

面临的挑战

高级 RAG 管道具有许多复杂性：

  1. 问题敏感性：系统对问题非常敏感，不同的用户问题可能导致管道出现意想不到的错误。

  2. 成本问题：高级 RAG 管道的成本与生成的子问题数量、使用的检索函数及查询的数据源有关。这些不透明且敏感的成本结构对系统构建带来了挑战。

结论

虽然 LLM 驱动的高级 RAG 管道在问答系统中发挥了变革性作用，但其背后依赖的精细提示模板和多次链式 LLM 调用使其并非简单的一键解决方案。了解其内部机制有助于开发出更健壮、效率更高的系统，实现其最大潜力。

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