揭秘RAG与大模型对接：深入探讨9大隐藏挑战

前一段时间，各个大模型在争斗：谁能携带更长、更大的上下文 Prompt，比如 Kimi 说 200 万字，阿里通义千问又说自己能达 1000 万字；大家都知道 Prompt 很重要，但是 RAG 和长的上下文文本携带是两个不同的技术方向。

RAG

先来简单介绍一下什么是 RAG （增强搜索生成），很简单：

当我们问 ChatGPT 一个比较专业的问题时，他就是开始回答轱辘话了，通用大模型在专业领域的应答能力有限；

所有这个时候，我们通过丰富 Prompt 给他介绍一下相关背景，然后大模型就有更专业的应答能力了。

这个丰富 Prompt 的过程就是 RAG —— 增强搜索生成。

实际操作会更复杂一点，但是原理就是这么一个原理，如图：

如上图，当我们问大模型：“五四运动的历史意义”，它可能泛泛而谈；此时，此时，我们引入了专业知识库（书、教材、论文文献等），然后通过提取文本形成区块，形成向量库；当我们再次提问的时候，会结合向量库形成一个更加完备的Prompt ，此时，大模型就能很好地回答我们的专业问题了！

言而总之，大数据时代，很多公司都拥有大量的专有数据，如果能基于它们创建 RAG，将显著提升大模型的特异性。

构建 RAG

本篇不是想讲 RAG 概念，而是想再深入探索一下：RAG 的构建；

通常来说，构建 RAG 的过程有：

将文档分割成均匀的块，每个块都是一段原始文本；
为每个块生成嵌入（例如 OpenAl 嵌入，sentence_transformer）；
将每个块存储在向量数据库中；
从向量数据库集合中找到最相似的Top-k块；
接入LLM响应合成模块；

简易 RAG：

!pip install llama-index

# My OpenAI Key
import os
os.environ['OPENAI_API_KEY'] = ""


import logging
import sys
import requests

logging.basicConfig(stream=sys.stdout, level=logging.INFO)
logging.getLogger().addHandler(logging.StreamHandler(stream=sys.stdout))

from llama_index import VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader
from IPython.display import Markdown, display

# download paul graham's essay
response = requests.get("https://www.dropbox.com/s/f6bmb19xdg0xedm/paul_graham_essay.txt?dl=1")
essay_txt = response.text
with open("pg_essay.txt", "w") as fp:
  fp.write(essay_txt)
  
  
  # load documents
documents = SimpleDirectoryReader(input_files=['pg_essay.txt']).load_data()

index = VectorStoreIndex.from_documents(documents)

# set Logging to DEBUG for more detailed outputs
query_engine = index.as_query_engine(similarity_top_k=2)

response = query_engine.query(
    "What did the author do growing up?",
)


print(response.source_nodes[0].node.get_text())

以上代码是一个简单的 RAG 管道，演示了加载一篇专业文章，对其进行分块，并使用 llama-index 库创建 RAG 管道。这种简易的 RAG 适合一些小而美的专业问题。

现实世界中，专业问题往往会更加复杂。

对于很多人来说，RAG 的引入、与大模型的对接是一个黑盒，任何微小参数的变动都将引起结果发生很大的变化。

广泛理解，在检索中，容易造成的问题有：

低精度：检索集合中并非所有片段都相关—— 存在幻觉问题和中间丢失问题
低召回率：并非所有相关片段都被检索到——缺乏足够的上下文让LLM合成答案（这也印证了扩张上下文容量的必要性）
信息过时：数据冗余或已过时

这样会导致：模型编造不符合上下文语义的答案/模型没有回答问题/模型编造有害的或带有偏见的答案

接下来，一起揭秘：RAG 对接大模型的黑盒 —— 9 大问题

来源：Seven Failure Points When Engineering a Retrieval Augmented Generation System

1. 源数据本身缺少上下文

这个很好理解，你想要问专业的历史问题，就需要建立历史知识库，而不是对接一个生物数据库；

如果源数据质量较差，例如包含冲突信息，无论我们如何构建 RAG 管道，最终也无法从提供的垃圾中生成黄金。

有一些常见的策略可以清理数据，举几个例子：

去除噪声和不相关信息：包括去除特殊字符、停顿词（像“the”和“a”这样的常用词）和HTML标签。
识别并纠正错误：包括拼写错误、打字错误和语法错误；拼写检查器和语言模型之类的工具可以帮助解决这些问题。
去重：移除重复记录或在偏置检索过程的相似记录。

这里推荐：Unstructured.io 是一套核心库，能帮助解决数清理，值得一试。

还有一个提示的小技巧：直接告诉大模型，“如果你遇到了你不懂的知识点，请直接告诉我：不知道”；

或者你还可以在每个 chunk 里面添加上下文；

2. 关键信息出现权重较低

理论上来讲，重要的信息都要出现在提示语的头部，如果其被忽视，将导致大模型无法准确响应。

所以，RAG 应该给关键信息以足够高的权重设置，一般有两种解决方案：

调整块-chunk_size 的大小
调整相似度 top-k（similarity_top_k）参数

对检索过程中的效率和有效性进行设置，代码示例如下：

# contains the parameters that need to be tuned
param_dict = {"chunk_size": [256, 512, 1024], "top_k": [1, 2, 5]}

# contains parameters remaining fixed across all runs of the tuning process
fixed_param_dict = {
    "docs": documents,
    "eval_qs": eval_qs,
    "ref_response_strs": ref_response_strs,
}

def objective_function_semantic_similarity(params_dict):
    chunk_size = params_dict["chunk_size"]
    docs = params_dict["docs"]
    top_k = params_dict["top_k"]
    eval_qs = params_dict["eval_qs"]
    ref_response_strs = params_dict["ref_response_strs"]

    # build index
    index = _build_index(chunk_size, docs)

    # query engine
    query_engine = index.as_query_engine(similarity_top_k=top_k)

    # get predicted responses
    pred_response_objs = get_responses(
        eval_qs, query_engine, show_progress=True
    )

    # run evaluator
    eval_batch_runner = _get_eval_batch_runner_semantic_similarity()
    eval_results = eval_batch_runner.evaluate_responses(
        eval_qs, responses=pred_response_objs, reference=ref_response_strs
    )

    # get semantic similarity metric
    mean_score = np.array(
        [r.score for r in eval_results["semantic_similarity"]]
    ).mean()

    return RunResult(score=mean_score, params=params_dict)

param_tuner = ParamTuner(
    param_fn=objective_function_semantic_similarity,
    param_dict=param_dict,
    fixed_param_dict=fixed_param_dict,
    show_progress=True,
)

results = param_tuner.tune()

3. 重排序后缺少上下文

数据表明，将 RAG 检索结果发送给大模型前，对其重排序会显著提高 RAG 性能：

import os
from llama_index.postprocessor.cohere_rerank import CohereRerank

api_key = os.environ["COHERE_API_KEY"]
cohere_rerank = CohereRerank(api_key=api_key, top_n=2) # return top 2 nodes from reranker

query_engine = index.as_query_engine(
    similarity_top_k=10, # we can set a high top_k here to ensure maximum relevant retrieval
    node_postprocessors=[cohere_rerank], # pass the reranker to node_postprocessors
)

response = query_engine.query(
    "What did Elon Musk do?",
)

这段 LlamaIndex 代码显示了二者区别，不使用重排器导致结果不准确；

但是，通过重排可能导致上下文的缺失，所以需要更好的检索策略：

对每个索引基本检索
高级检索和搜索
自动检索
知识图谱检索器
组合/层次化检索器

如果检索效果仍不强，可以考虑基于数据微调模型，加入嵌入模型，通过自定义嵌入模型帮助原始数据更准确的转为向量数据库。

4. 未提取上下文

当信息过载时，还可能出现：未提取上下文，关键信息遗漏，影响回答质量。

我们可以尝试将提示压缩，在检索步骤之后，把数据喂给 LLM 之前通过 LongLLMLingua 压缩上下文，可以使成本更低、性能更好。

from llama_index.core.query_engine import RetrieverQueryEngine
from llama_index.core.response_synthesizers import CompactAndRefine
from llama_index.postprocessor.longllmlingua import LongLLMLinguaPostprocessor
from llama_index.core import QueryBundle

node_postprocessor = LongLLMLinguaPostprocessor(
    instruction_str="Given the context, please answer the final question",
    target_token=300,
    rank_method="longllmlingua",
    additional_compress_kwargs={
        "condition_compare": True,
        "condition_in_question": "after",
        "context_budget": "+100",
        "reorder_context": "sort",  # enable document reorder
    },
)

retrieved_nodes = retriever.retrieve(query_str)
synthesizer = CompactAndRefine()

# outline steps in RetrieverQueryEngine for clarity:
# postprocess (compress), synthesize
new_retrieved_nodes = node_postprocessor.postprocess_nodes(
    retrieved_nodes, query_bundle=QueryBundle(query_str=query_str)
)

print("\n\n".join([n.get_content() for n in new_retrieved_nodes]))

response = synthesizer.synthesize(query_str, new_retrieved_nodes)

就像人写文章一样，虎头凤尾猪肚，重要的东西放在首位，对于大模型提示语也是一样：

研究表明：自注意力机制对头部信息关注更多。

5. 输出格式错误

RAG 通道需要输出 JSON 答案，我们也要保证输出格式:

使用OpenAI函数调用+ JSON模式
使用令牌级提示（LMQL，Guidance）
LlamaIndex支持与其他框架提供的输出解析模块集成，例如Guardrails和LangChain。

参见以下 LangChain 输出解析模块的示例代码：

from llama_index.core import VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader
from llama_index.core.output_parsers import LangchainOutputParser
from llama_index.llms.openai import OpenAI
from langchain.output_parsers import StructuredOutputParser, ResponseSchema

# load documents, build index
documents = SimpleDirectoryReader("../paul_graham_essay/data").load_data()
index = VectorStoreIndex.from_documents(documents)

# define output schema
response_schemas = [
    ResponseSchema(
        name="Education",
        description="Describes the author's educational experience/background.",
    ),
    ResponseSchema(
        name="Work",
        description="Describes the author's work experience/background.",
    ),
]

# define output parser
lc_output_parser = StructuredOutputParser.from_response_schemas(
    response_schemas
)
output_parser = LangchainOutputParser(lc_output_parser)

# Attach output parser to LLM
llm = OpenAI(output_parser=output_parser)

# obtain a structured response
query_engine = index.as_query_engine(llm=llm)
response = query_engine.query(
    "What are a few things the author did growing up?",
)
print(str(response))

Pydantic 库可提供大型语言模型结构化：

from pydantic import BaseModel
from typing import List

from llama_index.program.openai import OpenAIPydanticProgram

# Define output schema (without docstring)
class Song(BaseModel):
    title: str
    length_seconds: int

class Album(BaseModel):
    name: str
    artist: str
    songs: List[Song]

# Define openai pydantic program
prompt_template_str = """\
Generate an example album, with an artist and a list of songs. \
Using the movie {movie_name} as inspiration.\
"""
program = OpenAIPydanticProgram.from_defaults(
    output_cls=Album, prompt_template_str=prompt_template_str, verbose=True
)

# Run program to get structured output
output = program(
    movie_name="The Shining", description="Data model for an album."
)

6. 输出不清晰

还有问题是：输出的内容不清晰，导致大模型回答也不尽如人意，需要多轮对话、检索才能得到答案；

解决方案，同样可以优化检索策略：

检索从小到大
使用句子窗口检索
递归检索

7. 输出不完整

有时候问法不一样，结果就不一样：比如问：

“文档A、B、C的主要观点”；
“文档A的观点、文档B的观点、文档C的观点、”

这两个问题结果是不一样的，后者会更加全面；改进 RAG 推理能力的一个好方法是添加一个查询理解层 —— 在实际查询向量存储之前添加查询转换。

有 4 种不同的查询转换：

路由：保留初始查询，同时精确定位它所涉及的适当工具子集。然后，指定这些工具为合适的选项。
查询重写：保留选定的工具，以多种方式重新构建查询，以便在同一组工具上应用。
子问题：将查询分解为几个较小的问题，每个问题针对由其元数据确定的不同工具。
ReAct代理工具选择：基于原始查询，确定使用哪个工具，并制定在该工具上运行的具体查询。

8. 无法扩展到更大的数据量

当处理很大的专业数据库、私人数据库时，RAG 通道会出现处理很慢甚至无法处理的情况；

可以采取并行化提取管道，比如：

● 并行化文档处理

● HuggingFace TEI

● RabbitMQ 消息队列

● AWS EKS 集群

实际上，LlamaIndex 已经提供并行处理功能，文档处理速度提高 15 倍：

# load data
documents = SimpleDirectoryReader(input_dir="./data/source_files").load_data()

# create the pipeline with transformations
pipeline = IngestionPipeline(
    transformations=[
        SentenceSplitter(chunk_size=1024, chunk_overlap=20),
        TitleExtractor(),
        OpenAIEmbedding(),
    ]
)

# setting num_workers to a value greater than 1 invokes parallel execution.
nodes = pipeline.run(documents=documents, num_workers=4)

9. 速率限制

如果大模型的 API 允许配置多个密钥、一个应用轮番调用，可以采用分布式系统，将请求分散到多个 RAG 通道，即使通道有速率限制，也能通过负载均衡、动态分配请求的方式来解决这个速率限制问题。

总结

本篇提供了开发 RAG 通道 9 个痛点，并针对每个痛点都给了相应的解决思路。

RAG 是非常重要的专用检索+通用大模型的技术手段，在赋能模型、满足特定化场景中非常重要！

后续有机会，本瓜还会介绍相关内容，敬请期待。

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