最近关于检索增强生成进行了调查，总结了三种最近发展的范式：

1. Naive RAG（简单RAG）
2. Advanced RAG（高级RAG）
3. Modular RAG（模块化RAG）
   

本文首先讨论这些技术，接着分享如何使用 Python 中的 Llamaindex 实现一个简单的 RAG ，然后将其改进为一个包含以下高级 RAG 技术的高级 RAG 的全流程：

1. 检索前优化：句子窗口检索
2. 检索优化：混合搜索
3. 检索后优化：重新排序

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高级 RAG

随着 RAG 领域的最新进展，高级RAG已经成为一种新范式，针对简单 RAG 范式的一些局限性进行了有针对性的增强。

正如最近一项调查[1]所总结的，高级RAG技术可以分为三类：检索前优化、检索优化和检索后优化。

检索前优化

检索前优化集中在数据索引优化和查询优化上。数据索引优化技术旨在以有助于提高检索效率的方式存储数据，例如 [1]：

1. 滑动窗口使用片段之间的重叠，是最简单的技术之一。
2. 提高数据粒度应用数据清洗技术，例如删除无关信息、确认事实准确性、更新过时信息等。
3. 添加元数据，如日期、目的或章节，用于过滤目的。
4. 优化索引结构涉及不同的策略来索引数据，例如调整片段大小或使用多索引策略。本文将实现的一项技术是句子窗口检索，它将单个句子嵌入到检索中，并在推断时用更大的文本窗口替换它们。

此外，检索前技术不仅限于数据索引，还可以涉及推理时的技术，如查询路由、查询重写和查询扩展。

检索优化

检索阶段的目标是确定最相关的上下文。通常，检索基于向量搜索，它计算查询与索引数据之间的语义相似性。因此，大多数检索优化技术都围绕嵌入模型展开 [1]：

1. 微调嵌入模型，将嵌入模型定制为特定领域的上下文，特别是对于术语不断演化或罕见的领域。例如，BAAI/bge-small-en是一个高性能的嵌入模型，可以进行微调（请参阅微调指南）。
2. 动态嵌入根据单词的上下文进行调整，而静态嵌入则为每个单词使用单一向量。例如，OpenAI的embeddings-ada-02是一个复杂的动态嵌入模型，可以捕获上下文理解。[1]

除了向量搜索之外，还有其他检索技术，例如混合搜索，通常是指将向量搜索与基于关键字的搜索相结合的概念。如果您的检索需要精确的关键字匹配，则此检索技术非常有益。

检索后优化

对检索到的上下文进行额外处理可以帮助解决一些问题，例如超出上下文窗口限制或引入噪声，从而阻碍对关键信息的关注。在RAG调查中总结的检索后优化技术包括：

1. 提示压缩：通过删除无关内容并突出重要上下文，减少整体提示长度。
2. 重新排序：使用机器学习模型重新计算检索到的上下文的相关性得分。

先决条件

本节讨论了在本文中跟随所需的软件包和API密钥。

所需软件包

本文将使用 Python 在 LlamaIndex 中实现一个简单的和一个高级的RAG管道。

pip install llama-index

在本文中，我们将使用LlamaIndex v0.10。如果您正在从较旧的LlamaIndex版本升级，您需要运行以下命令以正确安装和运行LlamaIndex：

pip uninstall llama-index
pip install llama-index --upgrade --no-cache-dir --force-reinstall

LlamaIndex 提供了将向量嵌入存储在JSON文件中进行持久存储的选项，这对于快速原型设计是很好的。但是，由于高级RAG技术旨在用于生产环境的应用，我们将使用向量数据库进行持久存储。

除了存储向量嵌入之外，我们还需要元数据存储和混合搜索功能。因此，我们将使用支持这些功能的开源向量数据库 Weaviate（v3.26.2）。

pip install weaviate-client llama-index-vector-stores-weaviate

API密钥

我们将使用 Weaviate 嵌入式，您可以在不注册API密钥的情况下免费使用。但是，本教程使用了来自OpenAI的嵌入模型和LLM，您将需要一个OpenAI API密钥。要获得API密钥，您需要一个OpenAI帐户，然后在API密钥下“创建新的密钥”。

接下来，在根目录中创建一个名为 .env 的本地文件，并在其中定义您的API密钥：

OPENAI_API_KEY="<YOUR_OPENAI_API_KEY>"

然后，您可以使用以下代码加载您的API密钥：

# !pip install python-dotenv
import os
from dotenv import load_dotenv,find_dotenv

load_dotenv(find_dotenv())

使用 LlamaIndex 实现简单RAG

本节讨论了如何使用 LlamaIndex 实现简单的RAG管道。您可以在这个 Jupyter Notebook 中找到整个简单RAG管道。

步骤 1：定义嵌入模型和LLM

首先，您可以在全局设置对象中定义一个嵌入模型和LLM。这样做意味着您不必再次在代码中明确指定模型。

嵌入模型：用于为文档块和查询生成向量嵌入。
LLM：用于根据用户查询和相关上下文生成答案。

from llama_index.embeddings.openai import OpenAIEmbedding
from llama_index.llms.openai import OpenAI
from llama_index.core.settings import Settings

Settings.llm = OpenAI(model="gpt-3.5-turbo", temperature=0.1)
Settings.embed_model = OpenAIEmbedding()

步骤 2：加载数据

接下来，您将在根目录中创建一个名为 data 的本地目录，并从LlamaIndex GitHub存储库（MIT许可证）中下载一些示例数据。

!mkdir -p 'data'
!wget 'https://raw.githubusercontent.com/run-llama/llama_index/main/docs/examples/data/paul_graham/paul_graham_essay.txt' -O 'data/paul_graham_essay.txt'

然后，您可以加载数据以进行进一步处理：

from llama_index.core import SimpleDirectoryReader

# Load data
documents = SimpleDirectoryReader(
        input_files=["./data/paul_graham_essay.txt"]
).load_data()

步骤 3：将文档分块成节点

由于整个文档太大，无法适应LLM的上下文窗口，因此您需要将其分割成更小的文本块，称为节点。您可以使用 SimpleNodeParser 将加载的文档解析为节点，并定义块大小为 1024。

from llama_index.core.node_parser import SimpleNodeParser

node_parser = SimpleNodeParser.from_defaults(chunk_size=1024)

# Extract nodes from documents
nodes = node_parser.get_nodes_from_documents(documents)

步骤 4：构建索引

接下来，您将构建一个索引，该索引将所有外部知识存储在Weaviate中，这是一个开源的向量数据库。

首先，您需要连接到Weaviate实例。在本例中，我们使用的是Weaviate Embedded，它允许您在Notebooks中免费进行实验，而无需API密钥。对于生产就绪的解决方案，建议您自己部署Weaviate，例如通过Docker或利用托管服务。

import weaviate

# Connect to your Weaviate instance
client = weaviate.Client(
    embedded_options=weaviate.embedded.EmbeddedOptions(), 
)

接下来，您将从Weaviate客户端构建一个 VectorStoreIndex 来存储和交互您的数据。

from llama_index.core import VectorStoreIndex, StorageContext
from llama_index.vector_stores.weaviate import WeaviateVectorStore

index_name = "MyExternalContext"

# Construct vector store
vector_store = WeaviateVectorStore(
    weaviate_client = client, 
    index_name = index_name
)

# Set up the storage for the embeddings
storage_context = StorageContext.from_defaults(vector_store=vector_store)

# Setup the index
index = VectorStoreIndex(
    nodes,
    storage_context = storage_context,
)

步骤 5：设置查询引擎

最后，您将将索引设置为查询引擎。

# The QueryEngine class is equipped with the generator
# and facilitates the retrieval and generation steps
query_engine = index.as_query_engine()

步骤 6：在您的数据上运行一个简单的 RAG 查询

现在，您可以在您的数据上运行一个简单的RAG查询，如下所示：

# Run your naive RAG query
response = query_engine.query(
    "What happened at Interleaf?"
)

使用 LlamaIndex 实现高级RAG

本教程将涵盖以下一系列高级 RAG 技术的选择：

• 检索前优化：句子窗口检索
• 检索优化：混合搜索
• 检索后优化：重新排序

索引优化示例：句子窗口检索

对于句子窗口检索技术，您需要进行两个调整：首先，您必须调整如何存储和后处理您的数据。我们将使用 SentenceWindowNodeParser，而不是 SimpleNodeParser。

from llama_index.core.node_parser import SentenceWindowNodeParser

node_parser = SentenceWindowNodeParser.from_defaults(
    window_size=3,
    window_metadata_key="window",
    original_text_metadata_key="original_text",
)

SentenceWindowNodeParser 做了两件事情：

• 它将文档分成单个句子，这些句子将被嵌入。
• 对于每个句子，它创建一个上下文窗口。如果您指定 window_size = 3，则生成的窗口将为三个句子长，从嵌入句子的前一个句子开始，并跨越后一个句子。窗口将存储为元数据。

在检索过程中，返回与查询最接近的句子。检索后，您需要通过定义 MetadataReplacementPostProcessor 并在节点后处理器列表中使用它来用元数据替换句子。

from llama_index.core.postprocessor import MetadataReplacementPostProcessor

# The target key defaults to `window` to match the node_parser's default
postproc = MetadataReplacementPostProcessor(
    target_metadata_key="window"
)
...
query_engine = index.as_query_engine( 
    node_postprocessors = [postproc],
)

检索优化示例：混合搜索

在LlamaIndex中实现混合搜索与两个参数更改相同，如果底层向量数据库支持混合搜索查询的话。alpha 参数指定向量搜索和基于关键字的搜索之间的加权，其中 alpha = 0

表示基于关键字的搜索，alpha = 1 表示纯向量搜索。

query_engine = index.as_query_engine(
    ...,
    vector_store_query_mode="hybrid", 
    alpha=0.5,
    ...
)

检索后优化示例：重新排序

将 reranker 添加到您的高级RAG管道中只需要三个简单的步骤：

首先，定义一个重新排序模型。在这里，我们使用来自Hugging Face的 BAAI/bge-reranker-base。
在查询引擎中，将重新排序模型添加到节点后处理器列表中。
在查询引擎中增加 similarity_top_k 以检索更多的上下文段落，在重新排序后可以将其减少到 top_n。

# !pip install torch sentence-transformers
from llama_index.core.postprocessor import SentenceTransformerRerank

# Define reranker model
rerank = SentenceTransformerRerank(
    top_n = 2, 
    model = "BAAI/bge-reranker-base"
)
...
# Add reranker to query engine
query_engine = index.as_query_engine(
		similarity_top_k = 6,
		...,
                node_postprocessors = [rerank],
		...,
)

高级RAG范式中还有许多不同的技术。如果您对进一步的实现感兴趣，可以加入我们讨论群。

参考

[1] Gao, Y., Xiong, Y., Gao, X., Jia, K., Pan, J., Bi, Y., … & Wang, H. (2023). Retrieval-augmented generation for large language models: A survey. arXiv preprint arXiv:2312.10997.
[2] https://towardsdatascience.com/advanced-retrieval-augmented-generation-from-theory-to-llamaindex-implementation-4de1464a9930