RAG早已经过时，RAG-Fusion正当时
文章摘要
【关 键 词】 RAG技术、AI框架、信息检索、知识融合、用户体验
检索增强生成（RAG）是一种人工智能框架，它通过结合语言模型（LLM）生成的响应和外部知识来源来提高答案的质量和准确性。RAG的工作流程包括三个阶段：首先，根据用户查询从外部知识库检索信息；其次，将检索到的信息附加到原始查询形成“增强提示”；最后，将增强提示传递给LLM生成最终答案。
RAG面临的挑战包括单一查询依赖性、召回率和精确度低、无法理解查询上下文以及信息幻觉。为了克服这些限制，RAG Fusion被提出。RAG Fusion通过生成用户原始查询的多种变体、倒数排序融合（RRF）技术、改进的上下文相关性和增强的用户体验来提高性能。
RRF是一种信息检索技术，它通过组合多个输入列表生成排名列表。RRF的数学原理基于计算每个文档的倒数排名得分，其中文档d的RRF得分是从多个排名列表中提取的。RRF的优势在于结合多种来源、灵活性、简便性。
RAG Fusion的实际应用场景包括客户支持、内容创作、研究和学术、医疗等。它的优势包括增强的上下文理解、提高的相关性和精确度、对局限性的强大抵抗力。挑战包括系统复杂度增加、数据质量和相关性、延迟问题。
为了实践RAG Fusion，可以通过理解RAG和RAG Fusion、使用LangChain实现RAG Fusion、尝试多查询生成、倒数排序融合示例、测试与评估以及探索高级RAG来进行。RAG Fusion的未来发展方向可能包括算法优化、可扩展性、以用户为中心的设计、与其他AI技术的集成。
RAG Fusion通过并行处理、动态查询扩展、有效利用RRF和混合搜索技术来有效处理大数据集。多查询生成的有效性在于捕获不同视角、扩大搜索空间、消除歧义、提高相关性和补充RRF。
最后，提供了一个示例代码，展示了如何使用transformers库和Rag模型来实现RAG Fusion。这包括安装库、导入库、加载模型和标记器、定义输入查询、检索文档和生成响应。
原文和模型
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【原文作者】 AI大模型实验室
【摘要模型】 moonshot-v1-32k
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