SELF-RAG 简介
SELF-RAG（Self-Reflective Retrieval-Augmented Generation）是一种检索增强生成（RAG）的框架，它通过自我反思学习检索、生成和批判，以提高大型语言模型（LLM）的质量和真实性。
SELF-RAG的工作流程主要包括以下几个步骤：
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按需检索（Retrieval as Needed）：首先，SELF-RAG使用特殊的LLM对问题进行首次结果生成，这个LLM在生成过程中会输出一些特殊的Token，称为Reflection Token。如果生成的结果表明需要检索，则进入检索阶段；如果不需要检索，则直接返回结果。
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检索与生成（Retrieval and Generation）：如果需要检索，SELF-RAG会检索出相关文档，并将每个文档与问题一起输入到LLM中，获取每个文档的生成结果。这一过程可能涉及到并发执行以提高效率。
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评估与选择（Evaluation and Selection）：对每个文档的生成结果进行评估，使用Reflection Token来计算每个文档的得分，并选择得分最高的结果作为最终输出。
SELF-RAG与普通RAG的主要区别在于：
- SELF-RAG可以根据生成的结果判断是否需要检索，而普通RAG每次查询都需要检索。
- SELF-RAG只用单个文档作为上下文生成结果，而普通RAG将所有检索到的文档作为上下文。
- SELF-RAG对生成结果有评估和挑选的过程，普通RAG则没有。
- SELF-RAG使用的是经过特殊训练的LLM，而普通RAG使用的是通用LLM 1。
SELF-RAG通过使用Reflection Token来实现更智能的检索和生成控制，提高了生成文本的准确性和质量。此外，SELF-RAG的训练过程包括训练一个评估模型来生成Reflection Token，然后使用这些Token更新训练语料库，最后训练最终的生成模型来预测输出内容和Reflection Token。
在实际应用中，SELF-RAG可以构建完整的应用，实现从模型测试到构建Self-RAG应用的流程，包括模型的微调方法和应用的优化思考。此外，SELF-RAG框架还包括了对生成内容的评估参数logprobs的使用，这是一个重要的参数，用于计算每个生成的token的概率对数，从而评估生成结果的质量。
总结
SELF-RAG的工作流程如下所述：首先，我们输入一个问题，系统会先进行判断，是否需要进行信息检索。在这个例子中，系统检索到了3个相关文本。接着，大模型会针对这3个文本，并行地生成3个不同的子回答。随后，大模型将进行进一步判断，生成3个评估结果：一是检索到的文本是否与问题相关，二是生成的答案是否基于检索文本（即是否凭空捏造），三是生成的答案是否有助于回答问题。根据这三个评估结果，我们对检索文本和子回答进行排序，将那些相关性强、内容真实且有助于回答问题的部分置于前列。例如，将相关性高且内容可靠的检索文档排在首位。接下来，我们将这些新的子回答和文档片段再次进行检索，如此循环往复，直至最终生成一个最佳回答。
LangGraph 简介
LangGraph是LangChain平台最近推出的一项关键功能，它代表了LangChain向多代理框架发展的重要步伐。那么，如何实现上文提到的类似代理的功能呢？我们不必手动编写繁琐的判断函数，因为LangGraph为我们提供了一个高效的解决方案。
LangGraph建立在LangChain之上，它使得开发者能够更加轻松地构建强大的代理系统。以下是关于LangGraph的官方资源：
- 官方博客：LangGraph on LangChain Blog
- 使用文档：LangGraph Documentation
LangGraph的核心是以图形化的方式运行，它包含三个主要元素：StateGraph、Node和Edge。
- StateGraph：这是图形的状态，它用于存储代理运行时的信息。在SELF-RAG中，StateGraph负责保存运行过程中产生的各种数据，如召回的文档、问题、子答案等，这些数据通常以字典的形式进行存储。
- Node：代表图形中的节点，它们是代理执行过程中的关键步骤。例如，召回文档和根据文档生成答案都是独立的节点。
- Edge：连接各个节点的边，它们代表了代理的工作流程方向。Edge通常负责执行文本分类的任务，例如决定是否进行检索。如果需要检索，流程就会转向检索节点；如果不需要，则直接由大模型生成答案。
通过这种方式，LangGraph为代理的构建和运行提供了一个清晰且易于管理的框架。
复现 SELF-RAG
构建Agent工作流程图如下所示：
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问题输入与文档检索：首先，用户输入一个问题，召回文档集，此检索过程是固定的。
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文档相关性评估：接着，我们评估这些召回的文档是否与问题相关。将相关的文档保留，不相关的文档则被排除。这个过程实际上是对文档进行了一次筛选和排序。
f"""你是一个评分员，正在评估检索到的文档与用户问题的相关性， \n 以下是检索到的文档: \n {context} \n 这是用户的问题: {question} \n 如果文档包含与用户问题相关的关键词或语义意义，将其评分为相关. \n 只输出一个二分类的评分 'yes' 或者 'no' 用来表示文档是否与问题相关.""" -
文档存在性判断：然后，我们检查是否有相关文档。如果没有相关文档，系统将进行问题转写；如果有相关文档，则基于这些文档生成答案。
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答案支持性判断：在这一步，我们需要判断生成的答案是否得到了召回文档的支持，即检查大模型是否忠实于文档内容，没有胡编乱造。如果答案得到支持，则继续下一步；如果答案不支持，则需要重新生成回答。
f"""你是一个评分员，在评估一个答案是否基于现有的事实依据. \n 以下是事实依据: \n ------- \n {documents} \n ------- \n 以下是回答: {generation} 只输出一个二分类的评分 'yes' 或者 'no' 用来表示答案是否基于事实的支持.""" -
最终评分准备：在这个节点，我们只进行图状态的变更，不需要调用大模型进行任何操作。
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答案有用性判断：最后，我们评估生成的答案是否有助于解决问题。如果答案有用，代理任务结束；如果答案无用，则进行问题转写，并重新开始整个过程。
f"""你是一个评分助手用于判断回答是否解决了问题. \n 以下是回答: \n ------- \n {generation} \n ------- \n H以下是问题: {question} 给出一个二分类评分 'yes' 或者 'no' 提示答案是否对解决问题有用."""
