大模型RAG链路核心模块开发与实践

m0_74120090 2024-05-16 10:37:36

课时名称

课时知识点

大模型RAG链路核心模块开发与实践

近期，大模型的出现激发出类似langchain、llamaindex的开发工具的流行，同步引爆了基于大模型RAG的开发范式和下游应用。RAG链路中核心算法模块的开发和优化也逐渐成为大家关注的热点，例如embedding，ranking、文档理解模型。本次分享将重点分享阿里巴巴通义实验室在RAG链路中核心技术模块的探索、思路和经验，重点包括embedding和ranking模型的开发和实践。

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龙定坤-大模型RAG链路核心模块开发与实践

内容概要：本文详细介绍了如何利用LangChain与检索增强生成（RAG）技术构建全链路的AI智能知识库。文章从传统知识管理系统面临的“信息孤岛”和“语义鸿沟”问题切入，提出RAG通过“检索-增强-生成”范式有效解决大语言模型的幻觉与知识滞后问题。LangChain作为开发框架，提供了文档加载、文本分割、向量存储、检索器等模块化组件，支持灵活高效的系统构建。全链路实践涵盖文档预处理、向量化检索、提示工程驱动的答案生成，并深入探讨了混合检索、重排序、元数据过滤、思维链提示等优化策略。最后分析了当前面临的上下文限制、成本控制与评估难题，并展望多模态RAG、智能体集成与垂直领域模型的发展趋势。; 适合人群：具备一定AI基础知识和开发经验，从事知识管理、NLP或大模型应用研发的技术人员，尤其是工作1-3年的工程师或技术决策者；使用场景及目标：① 构建企业级智能知识问答系统，提升知识利用率；② 掌握LangChain与RAG核心技术栈，实现从文档输入到精准回答的全流程开发；③ 学习系统优化方法，打造高可用、高性能的生产级AI知识库；阅读建议：建议结合实战项目逐步实现各模块功能，重点关注文本分割策略、嵌入模型选型、提示词设计与评估机制，同时关注性能与成本之间的平衡。

内容概要：本文介绍了基于LangChain与RAG（检索增强生成）技术构建AI知识库的全链路解决方案，涵盖从知识预处理、向量化存储到检索生成的核心流程。重点阐述了文档加载、语义分割、嵌入模型选择、向量数据库构建、语义检索与大语言模型协同生成等关键技术环节，并探讨了提升检索质量的优化手段如重排序、增量更新机制及系统评估方法。文章强调该技术能有效解决企业知识孤岛、信息碎片化等问题，降低大模型“幻觉”，实现基于私有知识的精准问答，推动知识管理系统智能化升级。; 适合人群：具备一定AI基础，对大模型应用、NLP或知识管理感兴趣的开发人员、架构师及技术决策者，尤其是工作1-3年希望深入RAG技术栈的研发人员。; 使用场景及目标：① 构建企业级智能问答系统，实现高效知识检索与生成；② 学习LangChain框架在RAG中的全流程集成与工程实践；③ 掌握如何优化文本分割、向量检索和结果生成以提升系统准确性与稳定性；④ 实现知识库的动态更新与持续迭代，支撑实际业务需求。; 阅读建议：建议结合提供的学习地址进行动手实践，边学边练，重点关注各模块的设计原理与调优技巧，同时关注实际部署中的性能与可维护性问题，深入理解RAG系统的内在机制。

在 LLM 时代，RAG 的具体定义指的是，当回答问题或生成文本时，首先从大量文档中检索相关信息。随后，利用这些检索到的信息来生成响应或文本，从而提高预测质量。索引：文档被分割成块，编码成向量，并存储在向量数据库中；检索：根据语义相似性检索与问题最相关的前 k 个块；生成：将原问题和检索到的词块一起输入大语言模型中，生成最终答案。RAG 文本问答RAG 多模态问答。

RAG通过检索现有的大量知识，结合强大的生成模型，为复杂的问答、文本摘要和生成任务带来了全新的解决方案。本文详细的介绍了RAG遇到的挑战、通用范式、工程实践、优化实现策略等。一、RAG的背景介绍随着ChatGPT的兴起，大语言模型再次走进人们的视野，其在NLP领域表现出的语言识别、理解以及推理能力令人惊叹。越来越多的行业开始探索大语言模型的应用，比如政务、医疗、交通、导购等行业。通义系列、GPT系列、LLama系列等模型，在语言交互场景下表现十分抢眼。

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