RAG介绍

RAG的工作原理

1. 检索器（Retriever）：这部分负责从一个大型文档集合中检索出与输入查询（如问题）最相关的文档或文本段落。这通常是通过预先索引的文档数据库来实现的，使用的方法可能是传统的信息检索技术或基于向量的相似性搜索。

2. 生成器（Generator）：一旦检索到相关文档，生成器（通常是一个基于 Transformer 的序列到序列模型，如 GPT 或 BART）使用这些文档作为上下文，生成回答或其他相关文本。这个过程涉及到理解输入查询和检索到的文档，并整合它们的信息来生成准确、相关的输出。

使用向量数据库

向量数据库原理

向量的生成

• 文本向量：可以使用模型如 Word2Vec、BERT 或 GPT 将文本转换为向量。这些模型捕捉词汇、句法和语义信息，将文本编码为高维向量。

• 图像向量：使用卷积神经网络（CNN）等模型处理图像，提取关键特征，并将它们表示为向量。

• 音频向量：通过模型如 WaveNet 将音频信号转换成向量表示，捕捉音频的关键特征。

向量数据库的工作原理

1. 存储：向量数据库存储生成的向量。这些向量代表了原始数据的高维数值表示。

2. 索引：由于向量是高维的，因此传统的索引方法不再有效。向量数据库使用特殊的索引技术（如近似最近邻（ANN）索引），以高效地处理高维空间中的搜索查询。

3. 检索：当用户发出查询时（通常也是以向量的形式），数据库使用这些索引来快速找到最相似的向量。这个过程称为向量相似性搜索，它通常基于向量之间的距离度量（如余弦相似性或欧氏距离）。

应用场景

• 推荐系统：在用户和产品嵌入的帮助下，快速检索最相关的产品或内容。

• 图像检索：在图像数据库中搜索视觉上相似的图像。

• 自然语言处理：在大规模文本数据中寻找语义上相关的文本片段。

实操

初始化openai

预处理文档

创建向量数据库

问题检索

使用搜索引擎

原理

主要特点

1. 分布式和可伸缩：
• Elasticsearch 是分布式的，数据可以跨多个服务器（称为节点）分散，以提供弹性、可靠性和可伸缩性。

2. 实时搜索和分析：
• 提供近实时的搜索和分析能力。数据一旦被索引，就几乎可以立即被搜索和分析。

3. 全文搜索：
• 支持高级全文搜索功能，包括自定义分析器、各种类型的查询语法等。

4. 多种语言客户端：
• 支持多种编程语言的客户端，如 Java、Python、C#、JavaScript 等。

5. 强大的查询语言：
• 使用名为 Query DSL 的强大查询语言，它基于 JSON，提供丰富的搜索功能。

6. 集成和扩展性：
• 能够轻松集成到现有的架构中，提供丰富的 API，方便扩展和定制。

应用场景

• 日志和事务数据分析：
• 在日志分析、应用监控、事件数据等领域广泛应用。

• 全文搜索引擎：
• 用于网站、应用程序的内部搜索功能，提供快速的全文搜索能力。

• 大数据分析：
• 作为大数据应用的后端存储和分析工具，处理和分析大规模数据。

• 商业智能（BI）：
• 用于聚合、分析和可视化数据，以支持商业决策。

技术原理

1. 基于倒排索引：
• Elasticsearch 使用倒排索引（Inverted Index）来实现快速的全文搜索。倒排索引是一种索引方法，用于存储一个词出现在哪些文档的映射，这使得对大量文档进行快速全文搜索成为可能。

2. 分析器（Analyzers）：
• 在对文本进行索引之前，Elasticsearch 会使用分析器处理文本。分析器由一个或多个分词器（Tokenizer）和多个过滤器（Filter）组成，它们负责将文本分解成词项（Tokens），并进行如小写转换、停用词移除等处理。

3. 分布式架构：
• Elasticsearch 是分布式的，数据存储在多个节点上。它支持跨多个服务器分散数据，以提供高可用性和可扩展性。

实操

处理知识库

数据灌入检索引擎

安装 ES 客户端

安装NLTK（文本处理方法库）

关键字检索

LLM接口封装