2023年除了大语言模型，听到最多的当属RAG（检索增强生成技术了），在实际业务场景落地过程中，由于大模型目前的一定局限和能力现状以及Token限制、训练成本等多种因素的影响下，RAG不得不成为大家选择快速试错、落地的一种选择和方案。
RAG技术通过查询处理、数据检索、文档优化、增强生成、语义理解、文档结构化和自我增强等多步骤，实现了对用户问题的深度理解和高效回答。🔍📈 从自然语言到数据库查询，再到精准答案，RAG技术让AI的每一步都更加智能和人性化，让我们从这一张图来了解RAG技术体系的全貌。#RAG #人工智能 #自然语言处理 #技术前沿"
一、在RAG技术体系中将用户的问题路由到最合适的数据源或处理路径
一般有语义路由和逻辑路由两种方式。语义路由和逻辑路由可能结合使用，以实现更高效和准确的信息检索。语义路由帮助系统理解查询的深层含义，而逻辑路由确保查询按照正确的逻辑被处理。这种结合可以提高系统对复杂查询的处理能力，尤其是在需要理解用户意图和执行复杂逻辑操作的场景中。
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语义路由（Semantic Routing）：
- 语义路由侧重于理解查询的语义内容，即查询的实际含义和意图。
- 在RAG系统中，语义路由可能涉及到自然语言处理（NLP）技术，如语义分析、实体识别和意图识别，以确保系统能够准确理解用户的问题。
- 语义路由的目标是将用户的查询映射到最相关的数据源或处理路径，即使这些路径可能不是直观的或直接的。
- 例如，如果用户询问“最近的天气如何？”，语义路由会识别出这是一个关于天气查询的问题，并将其路由到提供天气信息的服务或数据库。
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逻辑路由（Logical Routing）：
- 逻辑路由则更侧重于查询的结构和形式，它根据查询的逻辑结构来确定处理路径。
- 在RAG系统中，逻辑路由可能涉及到对查询语句的解析，识别出查询中的逻辑关系，如AND、OR、NOT等操作。
- 逻辑路由的目标是确保查询按照既定的规则和顺序被正确处理，以便系统能够生成准确的回答。
- 例如，如果用户提出一个复杂的SQL查询，逻辑路由会确保查询中的各个部分按照正确的逻辑顺序被执行。
二、RAG技术涉及的以下几个关键过程
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查询处理：
- 用户提出问题后，系统首先需要构建一个有效的查询（Query Construction）。
- 系统将自然语言查询转换为数据库查询语言，如SQL或Cypher（Text-to-SQL, Text-to-Cypher）。
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数据检索与排名：
- 系统从多种数据源（如关系型数据库、图数据库、向量数据库）检索相关文档（Retrieval）。
- 对检索到的文档进行排名（Ranking），以确定哪些文档最相关。
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文档处理与优化：
- 对文档进行精炼（Refinement），可能包括重新排名、过滤或压缩，以提高相关性。
- 自动生成元数据（Auto-generate metadata）以辅助检索。
- 对文档进行分块优化（Chunk Optimization），以便于处理和生成回答。
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检索增强与生成：
- 使用RAG-Fusion等技术将检索到的信息与生成的回答结合起来。
- 主动检索（Active Retrieval）确保在初始检索不相关时能够重新检索或从新数据源获取信息。
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语义理解和微调：
- 使用语义分割器（Semantic Splitter）来处理文档，提高理解的准确性。
- 对模型进行微调（Fine-tuning），如使用ColBERT等先进的嵌入模型，以提高检索和生成的质量。
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文档摘要与结构化：
- 构建文档摘要的树状结构（Tree of document summarization），以便于在不同抽象层次上理解和回答。
- 优化文档转换为紧凑形式的工具（如RAPTOR），提高检索效率。
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自我增强与迭代：
- 自我增强的RAG（Self-RAG）和重复回答检索（RRR）允许系统自我改进其检索和生成过程。
