实现 ChatPDF & RAG：密集向量检索（R）+上下文学习（AG）
- RAG 是啥？
- 实现 ChatPDF
- 怎么优化 RAG？
RAG 是啥？
RAG 是检索增强生成的缩写，是一种结合了信息检索技术与语言生成模型的人工智能技术。
这种技术主要用于增强 LLM 的能力，使其能够生成更准确且符合上下文的答案，同时减少模型幻觉。
RAG通过将检索模型和生成模型结合起来，利用专有数据源的信息（比如多文档）来辅助文本生成。
从本地文档加载到生成语言模型回答的整个流程。
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文本分块：
- 加载文件：这一步骤涉及从本地存储读取文件。
- 读取文件：将读取的文件内容转换为文本格式。
- 文本分割：按照一定的规则（例如按段落、句子或词语）将文本分割成小块，便于处理。
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向量化存储：
- 文本向量化：使用NLP技术（如TF-IDF、word2vec、BERT）将文本转换为数值向量。
- 存储到向量数据库：将文本的向量存储在向量数据库中，如使用FAISS进行高效存储和检索。
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问句向量化：
- 这一步将用户的查询或问题转换为向量，使用的方法应与文本向量化相同，确保在相同的向量空间中比较。
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在文本向量中匹配相似向量：
- 通过计算余弦相似度或欧式距离等，找出与查询向量最相似的顶部k个文本向量。
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构建问题的上下文：
- 将匹配出的文本作为问题的上下文，与问题一起构成prompt，输入给语言模型。
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生成回答：
- 将问题和其上下文提交给语言模型（如GPT系列），由模型生成相应的回答。
通用 RAG 就是如此，最终目的是提供精确和相关的信息回答。
实现 ChatPDF
实现 RAG 步骤有很多步，涉及的知识点也很多，直接上已实现的开源项目，不用深入理解里面每个知识点，能用就行。
开源项目：https://github.com/chatchat-space/Langchain-Chatchat
这个项目是 Apache-2.0 license，开源可商用。
conda create -n chatpdf python==3.11.7 # 创建虚拟环境
# 拉取仓库
$ git clone https://github.com/chatchat-space/Langchain-Chatchat.git
# 进入目录
$ cd Langchain-Chatchat
# 安装全部依赖
$ pip install -r requirements.txt
$ pip install -r requirements_api.txt
$ pip install -r requirements_webui.txt
# 默认依赖包括基本运行环境（FAISS向量库）。如果要使用 milvus/pg_vector 等向量库，请将 requirements.txt 中相应依赖取消注释再安装。
# 模型下载
$ git lfs install
$ git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm4-9b
$ git clone https://huggingface.co/BAAI/bge-large-zh
# 初始化知识库和配置文件
$ python copy_config_example.py
$ python init_database.py --recreate-vs
# 启动项目
$ python startup.py -a
这个自己实现的 ChatPDF 功能：
- 解读文档，任何领域任何书籍任何专业，都能让人看懂
- 使用RAG，回答是检索不是生成，极大减少幻觉
- 能多文档，不会被长上下文限制（200k）
- 本地部署的模型，不是调用api，不会泄露数据
怎么优化 RAG？
方案1：不同领域下，通用 RAG 方案效果也不好，一般需要按场景定制优化的。
- 比如医学领域，用户搜索感冒，但医学数据库里面是风热流感，关键词不匹配就造成检索错位，只能得到通用信息
- 分解子问题查询 + 多步查询
方案2：通用 RAG 在文本分块的时候，通常只是粗暴的把 pdf 划分为 1500 块，很多关联的上下文被迫分隔。
- 最好是按照规则分块，而不是固定一个块，比如按标题（一级标题、二级标题、三级标题…），这样整个子块的内容都完整
- 再链接每个子块和父文档，复现上下文的相关性
- 如果那个作者标题写法不好，可以使用语义分割（阿里语义分割模型SeqModel）
方案3：PDF 解析时错漏很多信息，比如老年糖尿病标准变成了糖尿病标准，这个很影响效果
- 不能使用 pdf 加载器自动拆分，而是要手动精细拆分，再加上多个选项排序，得到最精准的那个
方案4：词嵌入模型没有经过微调，比如我的数据都是医学的，使用的 embedding 模型 没有经过医学微调，很多名词、概念把握不清，只能捕捉到一些通用的医学术语和语法结构
- 尝试更多embedding模型，获得更精确的检索结果。如：piccolo-large-zh 或 bge-large-zh-v1.5、text2vec、M3E、bge、text-embedding-3 等，或者自己微调词嵌入模型
方案5：如果涉及大量文档，使用 pgVector - 高性能向量数据库引擎，如果存在较多相似的内容，可以考虑分类存放数据，减少冲突的内容
方案6：改进传统 RAG 算法
- 比如动态检索和重排序
- 比如multihop多跳检索
方案7：基于文档中的表格问题，通用 RAG 这块效果不好。
- 优先转为HTML、xml 格式，也可以 OCR
方案8：引入动态 RAG
- 静态 RAG，使用提示词和已向量的数据，检索交互
- 动态 RAG，一边交互，一边把交互内容，生成搜索词，会呼吸的RAG，实现自主更新
