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揭秘顶级 RAG 技术，不可错过的关键知识！

news 来源：原创 2024/9/27 10:49:32

什么让 RAG 系统真正成为顶级的呢？组件，对吧？让我们回顾一下最好的组件以及它们的工作原理，这样您也可以使您的 RAG 系统成为顶级系统，并以多模式奖励结束。

查询分类

分块

元数据和混合搜索

利用您的元数据！添加标题、关键字甚至假设问题等内容。将其与 Hybrid Search 配对，它结合了向量搜索（用于语义匹配）和用于传统关键字搜索的优秀 BM25，您就是金子。

HyDE（生成伪文档以增强检索）很酷，可以带来更好的结果，但效率非常低。现在，坚持使用 Hybrid Search——它取得了更好的平衡，尤其是在原型设计方面。

嵌入模型

选择正确的嵌入模型就像找到一双完美的鞋子。你不想要打网球的足球鞋。来自 FlagEmbedding 的 LLM 最适合这项研究——性能和大小的完美平衡。不太大，也不太小——恰到好处。

向量数据库

查询转换

在检索之前，您必须转换这些用户查询！无论是通过查询重写以使其清晰，还是通过查询分解将复杂问题分解为更小的问题并检索每个子问题，甚至生成伪文档（如 HyDE 所做的）并在检索过程中使用它们，此步骤对于提高准确性都至关重要。请记住，更多的转换可能会增加延迟，尤其是 HyDE…

重新排名

Reranking。检索文档后，您需要确保最相关的文档位于文档堆的顶部。这就是重新排名的用武之地。

文档重新打包

重新排名后，您需要进行一些 Document Repacking。Wang 等人推荐了 “反向” 方法，其中文档按相关性升序排列。Liu 等人（2024 年）发现，这种方法（将相关信息放在开头或结尾）可以提高性能。重新打包优化了信息呈现给 LLM 的方式，以便在重新排序过程发生后生成，以帮助 LLM 更好地以更好的顺序而不是理论上的相关顺序理解提供的信息。

微调

最后，您是否应该微调用于生成的 LLM？绝对！使用相关文档和随机文档的混合进行微调可以提高生成器处理不相关信息的能力。它使模型更加健壮，并有助于它给出更好的整体响应。论文中没有提供确切的比率，但结果很明确：微调是值得的！不过，这显然也取决于您的域。

多模态

处理图像？实施多模式检索。对于文本到图像，在数据库中查询相似图像可以加快该过程。在图像到文本中，匹配相似的图像可检索准确的预存储字幕。这一切都与接地气有关——检索真实的、经过验证的信息。

在大模型时代，我们如何有效的去学习大模型？

现如今大模型岗位需求越来越大，但是相关岗位人才难求，薪资持续走高，AI运营薪资平均值约18457元，AI工程师薪资平均值约37336元，大模型算法薪资平均值约39607元。

掌握大模型技术你还能拥有更多可能性：

• 成为一名全栈大模型工程师，包括Prompt，LangChain，LoRA等技术开发、运营、产品等方向全栈工程；

• 能够拥有模型二次训练和微调能力，带领大家完成智能对话、文生图等热门应用；

• 薪资上浮10%-20%，覆盖更多高薪岗位，这是一个高需求、高待遇的热门方向和领域；

• 更优质的项目可以为未来创新创业提供基石。

可能大家都想学习AI大模型技术，也_想通过这项技能真正达到升职加薪，就业或是副业的目的，但是不知道该如何开始学习，因为网上的资料太多太杂乱了，如果不能系统的学习就相当于是白学。为了让大家少走弯路，少碰壁，这里我直接把都打包整理好，希望能够真正帮助到大家_。

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一、AGI大模型系统学习路线

很多人学习大模型的时候没有方向，东学一点西学一点，像只无头苍蝇乱撞，下面是我整理好的一套完整的学习路线，希望能够帮助到你们学习AI大模型。

第一阶段：从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段：在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段：大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段：大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段：大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段：以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段：以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。