RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种基于检索的生成模型，将生成模型和检索系统结合起来，在文本生成任务中，结合外部知识库来提高模型的表现。它通过两步流程来生成答案：首先从外部数据库或文档中检索相关信息，然后通过生成模型（如GPT、BART等）基于检索到的信息生成答案。
RAG模型的工作流程可以简要分为以下几个步骤：
检索阶段：
用户输入查询问题。
使用检索系统（如BM25、FAISS、Dense Retriever等）从预先构建的知识库中检索出与问题相关的文本片段。
生成阶段：
将检索到的相关文本作为输入，结合查询问题，喂入生成模型（如DeepseekR1,GPT4等）。
生成模型根据检索到的信息生成最终的回答。
在RAG模型中，首先需要准备一个外部知识库。这可以是任何结构化或非结构化的文本数据，例如文档集合、维基百科、产品信息、技术文档等。为了提高检索效果，可以进行以下预处理：
文本切分：将大段文本切分成小块（如段落、句子、词条等），便于后续的高效检索。
向量化：将文本数据转化为向量表示，常用的技术包括TF-IDF、Word2Vec、BERT等。向量化后的数据将存储在数据库中，供检索模型使用。
这一步的文本切分决定了后续排序质量，如果切分不好，后续可能会出现排序出现问题的情况。
检索模块是RAG流程的核心，目的是快速找到与查询问题相关的文本。常见的检索方法包括：
基于关键词的检索：如BM25，通过查询中出现的关键词与文档中关键词的匹配来计算相关性。
在检索任务中，模型的主要目的是根据查询从大量文档中找到最相关的文本片段。下面是一些常见的检索模型及其使用方法。
步骤 1: 使用 BM25 对文档进行预处理，计算文档的 IDF 值。
步骤 2: 对查询进行分词，计算每个查询词在文档中的词频（TF）。
步骤 3: 根据 BM25 的公式计算文档与查询的相关性得分。
常用工具：
Whoosh：一个纯 Python 的信息检索库，支持 BM25 算法。
Elasticsearch：一个分布式搜索引擎，内置 BM25 算法。
from whoosh.index import create_infrom whoosh.fields import Schema, TEXTfrom whoosh.qparser import QueryParserfrom whoosh import scoring
# 创建索引schema = Schema(content=TEXT(stored=True))ix = create_in("indexdir", schema)
# 添加文档writer = ix.writer()writer.add_document(content="Hello world")writer.add_document(content="Who is the king of the world?")writer.commit()
# 查询searcher = ix.searcher(weighting=scoring.BM25F())query = QueryParser("content", ix.schema).parse("world")results = searcher.search(query)for result in results: print(result['content'])密集检索（Dense Retrieval）：利用深度学习模型（如BERT、RoBERTa）将查询和文档转换为向量表示，然后计算相似度（如余弦相似度）。
2. Dense Retrieval（密集检索）
Dense Retrieval 通过将查询和文档转换为稠密向量（通常使用深度学习模型）来计算它们之间的相似度。与传统的基于关键词的检索方法不同，Dense Retrieval 能够捕捉到语义层面的相似度。
使用方法
• 步骤 1: 使用预训练的语言模型（如 BERT、RoBERTa）将文档和查询分别编码为向量。
• 步骤 2: 计算查询向量与文档向量的相似度（通常使用余弦相似度或欧几里得距离）。
• 步骤 3: 返回与查询最相似的文档。
其他常用的检索：
FAISS：用于大规模向量检索，能够处理百万级别的文档和查询。（待测试）
Elasticsearch：一个开源的分布式搜索引擎，适用于结构化和非结构化数据的检索。（待测试）