RAG是"Retrieval Augmented Generation"的缩写,让我们来拆解这个术语,了解RAG的本质:
R -> Retrieval(检索)
A -> Augmented(增强)
G -> Generation(生成)
简单来说,我们现在使用的大语言模型(LLM)并不是最新的。如果我们向ChatGPT这样的LLM提问,它可能会产生幻觉,给出不准确的答案。为了解决这个问题,我们用一些额外的数据(这些数据通常只有少数人能接触到,不是公开的)来训练LLM。然后,我们用这些经过训练的LLM来回答问题。这样一来,它就能给出更相关的信息了。
如果我们不使用RAG,可能会遇到以下问题:
1.幻觉的可能性增加
2. LLM的知识过时
3.准确性和事实性降低
接下来,我提供了一张图片来解释RAG的工作原理。我来为您描述一下这张图:
这张图展示了RAG系统的工作流程:
1.用户提出一个问题或查询。
2.查询被发送到检索算法。
3.检索算法从外部知识库中获取相关文档。
4.检索到的文档和原始查询一起被送到语言模型(LLM)。
5. LLM处理查询和相关文档,生成一个响应。
6.响应被发送回用户。
RAG是一个混合系统,它结合了基于检索的系统和大语言模型的优势,以生成更准确、相关和有见地的回答。这种方法在生成过程中利用外部知识源,增强了模型提供最新和符合上下文的信息的能力。
现在,我知道你对从基础到高级学习RAG很感兴趣。接下来,我会为你介绍一个完美的路线图,让你在短短5天内学习RAG系统。是的,你没听错,只需5天,你就能掌握RAG系统。让我们直接进入这个路线图吧:
第1天:为RAG打下基础
第1天的核心目标是从高层次理解RAG,并探索RAG的关键组成部分。以下是第1天的主题细分:
1. RAG概述:
-了解RAG的功能、重要性及其在现代自然语言处理中的地位。
-核心思想是检索增强生成通过引入外部信息来改进生成模型。
2.关键组成部分:
-分别了解检索和生成。
-探索检索架构(如密集段落检索DPR、BM25)和生成架构(如GPT、BART、T5)。
第2天:构建你自己的检索系统
第2天的核心目标是成功实现一个检索系统(即使是基础的)。以下是第2天的主题细分:
1.深入了解检索模型:
-学习密集检索与稀疏检索:
-密集:DPR、ColBERT。
-稀疏:BM25、TF-IDF。
-发现每种方法的优缺点。
2.检索的实现:
-使用elasticsearch等库进行稀疏检索,或使用faiss进行密集检索,来执行基本的检索任务。
-学习Hugging Face的DPR教程,了解如何从知识库中检索相关文档。
3.知识数据库:
-了解知识库的结构。
-学习如何准备检索任务的数据,如预处理语料库和索引文档。
第3天:微调生成模型并观察结果
第3天的目标是微调生成模型并观察结果,理解检索在增强生成中的作用。以下是第3天的主题细分:
1.深入了解生成模型:
-研究预训练模型如T5、GPT-2和BART。
-学习针对问答或摘要等生成任务的微调过程。
2.生成模型实践:
-使用Hugging Face提供的transformers在小型数据集上微调模型。
-测试使用生成模型回答问题。
3.探索检索和生成之间的交互:
-研究生成模型接收检索数据的方法。
-认识检索如何提高生成响应的准确性和质量。
第4天:实现一个可运行的RAG系统
现在,我们离目标更近了。这一天的主要目标是在简单的数据集上实现一个可运行的RAG系统,并熟悉参数调整。以下是第4天的主题细分:
1.结合检索和生成:
-将检索和生成组件组合成一个系统。
-实现检索输出和生成模型之间的交互。
2.使用LlamaIndex的RAG管道:
-通过官方文档或教程学习RAG管道的工作原理。
-使用LlamaIndex的RAG模型设置并运行一个示例。
3.动手实验:
-开始尝试不同的参数,如检索文档数量、生成的束搜索策略和温度缩放。
-尝试在简单的知识密集型任务上运行模型。
第5天:构建和微调更强大的RAG系统
最后一天的目标是通过微调创建一个更强大的RAG模型,并了解可以探索的不同类型的RAG模型。以下是第5天的主题细分:
1.高级微调:研究如何优化特定领域任务的生成和检索组件。
2.扩展:使用更大的数据集和更复杂的知识库来扩大你的RAG系统。
3.性能优化:学习如何最大化内存使用和检索速度(例如,通过使用GPU的faiss)。
4.评估:掌握评估RAG模型在知识密集型任务中的表现的技能。使用各种指标如BLEU、ROUGE等来评估问题回答的质量。
结语
通过遵循这个路线图,你可以在5天内学习RAG系统,具体时间取决于你的学习能力。希望你喜欢这个路线图。
如何学习AI大模型?
我在一线互联网企业工作十余年里,指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
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第一阶段: 从大模型系统设计入手,讲解大模型的主要方法;
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第三阶段: 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统;
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