5天学习RAG路线图,你信吗?

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。

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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。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家,也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑,所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限,很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升,故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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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;

第二阶段: 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用;

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;

第四阶段: 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例,构建物流行业咨询智能问答系统;

第五阶段: 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型;

第六阶段: 以SD多模态大模型为主,搭建了文生图小程序案例;

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2.100套AI大模型商业化落地方案
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