检索增强生成技术：AI原生应用开发者的必修课
检索增强生成技术：AI原生应用开发者的必修课
关键词：检索增强生成技术、AI原生应用、信息检索、大语言模型、知识增强
摘要：本文深入探讨了检索增强生成技术，这是AI原生应用开发者必须掌握的关键技术。我们将从背景介绍入手，逐步解释核心概念，分析其原理和架构，通过代码实例展示具体操作步骤，探讨实际应用场景，推荐相关工具和资源，还会展望其未来发展趋势与挑战。旨在帮助开发者全面了解这一技术，提升开发能力，更好地打造出优秀的AI原生应用。
背景介绍
目的和范围
在当今的人工智能领域，AI原生应用如雨后春笋般不断涌现。这些应用旨在充分发挥人工智能的强大能力，为用户提供更加智能、高效、个性化的服务。而检索增强生成技术作为其中的关键一环，对于提升AI原生应用的性能和质量起着至关重要的作用。本文的目的就是详细介绍检索增强生成技术，涵盖其核心概念、原理、实际应用等方面，让开发者能够深入理解并掌握这一技术，应用到实际的开发工作中。
预期读者
本文主要面向AI原生应用开发者，包括刚入门的新手开发者，希望通过学习新的技术来提升自己的开发水平；也包括有一定经验的开发者，他们想要深入了解检索增强生成技术，为开发更先进的应用做准备。同时，对于对人工智能技术感兴趣的爱好者，也可以通过本文对检索增强生成技术有一个初步的认识。
文档结构概述
本文将首先介绍检索增强生成技术的核心概念，通过生动的故事和通俗易懂的比喻让大家理解。接着分析核心概念之间的关系，并给出原理和架构的文本示意图以及Mermaid流程图。然后详细阐述核心算法原理和具体操作步骤，结合数学模型和公式进行讲解。通过项目实战展示代码的实际案例和详细解释。之后探讨该技术的实际应用场景，推荐相关的工具和资源。最后展望未来发展趋势与挑战，进行总结并提出思考题，还会提供常见问题与解答以及扩展阅读和参考资料。
术语表
核心术语定义
- 检索增强生成技术：简单来说，就是在生成内容的过程中，引入检索机制来获取相关的外部知识，从而让生成的内容更加准确、丰富和有价值。就好比我们写作文时，不仅依靠自己脑袋里的知识，还会去查阅一些资料来让作文写得更好。
- AI原生应用：是指从设计之初就充分考虑利用人工智能技术的特性和能力来构建的应用程序。就像专门为超级英雄打造的装备，这些应用能充分发挥人工智能的优势。
- 大语言模型：可以理解为一个知识渊博的“超级大脑”，它通过学习大量的文本数据，能够生成自然语言文本。比如它可以像一个很会讲故事的人一样，根据你的要求讲出各种各样的故事。
相关概念解释
- 信息检索：就像在一个大图书馆里找书一样，信息检索就是从大量的数据中找到我们需要的信息。比如我们在搜索引擎中输入关键词，它就会帮我们找到相关的网页。
- 知识增强：给已有的知识体系添加更多、更准确的知识，就像给汽车加上更好的零件，让它跑得更快、更稳。在AI中，就是让模型拥有更多的知识，从而提高性能。
缩略词列表
- LLM：大语言模型（Large Language Model）
核心概念与联系
故事引入
从前，有一个叫小智的作家，他非常喜欢写故事。但是有时候他的脑海里的素材有限，写出来的故事总是不够精彩。有一天，他发现了一个神奇的图书馆，里面有各种各样的书籍，涵盖了历史、科学、文学等各个领域。每当小智在写作遇到瓶颈的时候，他就会去这个图书馆查找相关的资料。有了这些资料的帮助，小智写出来的故事变得更加丰富、生动，受到了很多读者的喜爱。
在人工智能的世界里，大语言模型就像是小智，它可以生成文本，但是有时候它的知识储备也有限。而检索增强生成技术就像是那个神奇的图书馆，通过引入检索机制，让大语言模型能够获取更多的外部知识，从而生成更加优质的内容。
核心概念解释（像给小学生讲故事一样）
** 核心概念一：什么是检索增强生成技术？**
想象一下，你有一个神奇的魔法笔，它可以自动帮你写出一篇文章。但是这个魔法笔知道的东西有限，有时候写出来的文章不太准确或者不够详细。这时候，你可以给魔法笔配上一个小助手，这个小助手可以去知识的大仓库里找到和你文章相关的资料，然后把这些资料告诉魔法笔。魔法笔根据这些资料，就能写出更好的文章了。这就是检索增强生成技术，它让生成内容的模型（就像魔法笔）通过检索（就像小助手去知识仓库找资料）来获取更多的知识，从而生成更优质的内容。
** 核心概念二：什么是AI原生应用？**
我们都知道智能手机上有很多应用程序，比如游戏、聊天软件等。AI原生应用就像是一种特殊的应用，它从一开始设计的时候，就想着要充分利用人工智能的各种本领。就好比盖房子，普通的房子是按照传统的方式盖的，而AI原生应用就像是专门为超级智能机器人设计的房子，它的每一个部分都考虑到了如何让机器人住得更舒服、发挥出更大的能力。所以AI原生应用能更好地利用人工智能的技术，给我们带来更智能、更便捷的体验。
** 核心概念三：什么是大语言模型？**
大语言模型就像是一个超级聪明的知识小博士。它读了很多很多的书，学了各种各样的知识。当你问它问题的时候，它就可以像一个小老师一样，给你一个回答。比如你问它“恐龙是怎么灭绝的”，它就可以给你讲出很多种可能的原因。而且它还可以根据你给的一些提示，像写作文一样生成一篇文章。不过，它也有一些小缺点，就是有时候它知道的知识可能不是最新的，或者回答得不够准确，这时候就需要检索增强生成技术来帮忙啦。
核心概念之间的关系（用小学生能理解的比喻）
** 概念一和概念二的关系：**
检索增强生成技术和AI原生应用就像是两个好朋友，它们一起合作能让事情变得更好。AI原生应用就像是一个要表演精彩节目的小演员，而检索增强生成技术就像是小演员的好助手。小演员在表演的时候，有时候会忘记一些台词或者动作，这时候好助手就可以及时给他提示，让他的表演更加完美。同样的，AI原生应用在运行的过程中，有时候需要生成一些内容，但是可能知识不够，这时候检索增强生成技术就可以帮它获取更多的知识，让AI原生应用能提供更好的服务。
** 概念二和概念三的关系：**
AI原生应用和大语言模型就像是汽车和发动机的关系。大语言模型是AI原生应用的核心发动机，它提供了强大的动力。AI原生应用就像是汽车，它把大语言模型这个发动机安装在自己身上，然后通过这个发动机的驱动，能够完成各种各样的任务，比如聊天、写文章、翻译等。没有大语言模型这个强大的发动机，AI原生应用就没办法跑起来，也就不能给我们带来那么多有趣的功能。
** 概念一和概念三的关系：**
检索增强生成技术和大语言模型就像是厨师和调料的关系。大语言模型就像是一个厨师，它可以做出各种各样的菜肴（生成各种文本）。但是有时候厨师做出来的菜味道可能不够好，这时候就需要一些调料来帮忙。检索增强生成技术就像是这些调料，它可以给大语言模型提供更多的知识和信息，就像给菜肴加上了美味的调料，让大语言模型生成的内容更加美味（准确、丰富）。
核心概念原理和架构的文本示意图（专业定义）
检索增强生成技术的核心原理是在大语言模型生成内容的过程中，引入信息检索模块。当用户输入一个请求时，首先会对请求进行分析，然后信息检索模块会根据分析结果从外部的知识源（如数据库、文档集合等）中检索相关的信息。这些信息会被整合到输入中，再输入到大语言模型中进行内容生成。整个架构可以分为用户接口层、信息检索层、大语言模型层和输出层。用户接口层负责接收用户的请求并展示生成的结果；信息检索层负责从知识源中查找相关信息；大语言模型层根据输入生成内容；输出层将生成的内容返回给用户。
Mermaid 流程图
核心算法原理 & 具体操作步骤
核心算法原理
检索增强生成技术的核心算法主要涉及信息检索算法和大语言模型的生成算法。信息检索算法常用的有向量空间模型、BM25算法等。向量空间模型是将文本表示为向量，通过计算向量之间的相似度来确定文本的相关性。BM25算法则是一种基于概率的检索算法，它考虑了文档的长度、词频等因素来计算文档的得分。
大语言模型的生成算法通常基于Transformer架构，如GPT系列模型。Transformer架构采用了自注意力机制，能够捕捉文本中的长距离依赖关系。在生成内容时，模型会根据输入的文本，预测下一个可能的词，不断迭代直到生成完整的内容。
具体操作步骤（以Python为例）
以下是一个简单的示例，展示如何使用检索增强生成技术。假设我们有一个文本数据库，我们要根据用户的查询从数据库中检索相关信息，并使用大语言模型生成回答。
import numpy as np
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
import torch
from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer
# 模拟文本数据库
database = [
"苹果是一种常见的水果，富含维生素C。",
"香蕉含有丰富的钾元素，对身体有益。",
"橙子也是一种富含维生素C的水果。"
]
# 信息检索部分
vectorizer = TfidfVectorizer()
database_vectors = vectorizer.fit_transform(database)
def retrieve_info(query):
query_vector = vectorizer.transform([query])
similarities = cosine_similarity(query_vector, database_vectors)
most_similar_index = np.argmax(similarities)
return database[most_similar_index]
# 大语言模型部分
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2')
def generate_response(query):
retrieved_info = retrieve_info(query)
input_text = f"查询：{
query}，相关信息：{
retrieved_info}，回答："
input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors='pt')
output = model.generate(input_ids, max_length=100, num_beams=5, no_repeat_ngram_size=2, early_stopping=True)
response = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
return response
# 测试
query = "哪种水果富含维生素C？"
response = generate_response(query)
print(response)
代码解释
-
信息检索部分：
- 使用
TfidfVectorizer将文本数据库和查询文本转换为向量表示。 - 计算查询向量与数据库向量之间的余弦相似度，找到最相似的文档。
- 使用
-
大语言模型部分：
- 使用
GPT2Tokenizer对输入文本进行编码。 - 使用
GPT2
- 使用