RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）由Facebook在2020年发表的论文
Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks

语言模型存在幻觉

1. 由于知识缺乏，没有实时增量信息
2. 没有具体领域的拓展信息

RAG架构

RAG架构包含：参数记忆（预训练语言模型作为生成器）与非参数记忆（预训练文档检索器）两部分
非参数记忆部分包含两个子部分：
查询编码器（Query Encoder）：其将问题进行向量化
文档索引（Document Index）：通过另一个编码器将文档进行向量化，并构建文档向量索引

问题描述

对于一个查询序列$x$,使用Maximum Inner Product Search (MIPS) 寻找最接近的$K$个文本$z_i$。为了得到最终结果$y$，

检索器：$p_{\eta }(z|x)$返回文本$z$与查询$x$的相似性
生成器：$p_{\theta }(y_i|x,z.y_{1:i-1})$，根据文本$z$与查询$x$以及前$i-1$个token，生成下一个token

端到端的RAG模型旨在同时训练检索器和生成器

端到端模型

RAG-Sequence Model

$$p_{\text{RAG-Sequence }}(y\mid x)\approx \sum _{z\in \mathrm{top}-k(p(\cdot \mid x))}{p}_{\eta }(z\mid x)p_{\theta }(y\mid x,z)=\sum _{z\in \mathrm{top}-k(p(\cdot \mid x))}{p}_{\eta }(z\mid x)\prod _i^N{p}_{\theta }\left(y_i\mid x,z,y_{1:i-1}\right)$$
这个模型使用相同的检索文档来预测目标序列中的所有词元 (token)。它在整个生成过程中依赖单个文档，以保持一致性。

RAG-Token Model

$$p_{\text{RAG-Token }}(y\mid x)\approx \prod _i^N\sum _{z\in \text{ top }-k(p(\cdot \mid x))}{p}_{\eta }(z\mid x)p_{\theta }\left(y_i\mid x,z,y_{1:i-1}\right)$$
在 RAG-Token 模型中，目标序列中的不同词元可以根据不同的文档进行预测。这提供了更大的灵活性，因为每个词元都可以从最相关的上下文中获益。

检索器

使用BERT——BASE模型向量化
$$d(z)=BER{T}_d(z),q(x)=BER{T}_q(x)$$
$$p_{\eta }(z\mid x)\propto \exp \left(\mathbf{d}(z{)}^{\top }\mathbf{q}(x)\right)$$

通过最大内积搜索计算相似度

生成器

使用encoder-decoder架构的BART_large，400M

训练

同时训练（微调）检索器和生成器，对于选用哪一篇文本没有任何监督。
样本为输入输出对
目标位最小化负对数似然函数
$$minimize(\sum _j-\text{log}p(y_j|x_j))$$
使用随机梯度下降和Adam优化器

为了减低训练负载，冻结文档检索器BERT_d，仅训练BERT_q 和 BART

解码过程

RAG-Token

由于模型是基于token逐次训练，得知每一步的概率。可以通过标准的beam search算法解码输出结果

Beam Search

对于贪心算法和全搜索算法的折中
贪心每一步选最大的一个

Beam Search每一步选最大的N个

算法描述

RAG-Sequence

不对每个token做beam search，对每个documents beam search。及评估每句话（sequence）被每个documents生成的概率。