RAG(Retrieval-Augmented Generation)是一种将检索和生成结合在一起的模型架构,特别适用于回答开放域问答、生成相关文本以及需要丰富背景信息的任务。它结合了检索系统和生成模型的优势,通过从大型数据库中检索相关信息并使用生成模型对其进行处理,生成更准确和上下文相关的答案或内容。
RAG 模型的工作流程可以分为以下几个步骤:
这种方法通过结合检索到的丰富信息和生成模型的强大生成能力,能够在复杂和开放域任务中表现出色。
RAG 模型在多个领域有广泛的应用,包括但不限于:
首先,需要准备一个大型的文档集合或知识库。这可以是维基百科、新闻文章、科学文献等。还需要准备一组训练数据,包含查询和对应的答案。
使用 BM25 或训练一个密集检索模型(如 DPR),通过双塔结构编码器将查询和文档表示为向量。通过对比学习,使查询和相关文档的向量接近,而与无关文档的向量远离。
# 训练 DPR 模型的简化示例
from transformers import DPRContextEncoder, DPRQuestionEncoder, DPRReader
# 加载预训练模型
context_encoder = DPRContextEncoder.from_pretrained('facebook/dpr-ctx_encoder-single-nq-base')
question_encoder = DPRQuestionEncoder.from_pretrained('facebook/dpr-question_encoder-single-nq-base')
# 示例数据
questions = ["What is RAG?", "How does RAG work?"]
contexts = ["RAG is Retrieval-Augmented Generation", "RAG combines retrieval and generation"]
# 编码
question_encodings = question_encoder(questions)
context_encodings = context_encoder(contexts)
选择一个生成模型(如 T5 或 BART),将输入查询和检索到的文档表示结合起来,作为生成模型的输入。训练过程中,模型学习如何根据输入生成准确的回答或内容。
from transformers import BartForConditionalGeneration, BartTokenizer
# 加载预训练模型
model = BartForConditionalGeneration.from_pretrained('facebook/bart-large')
tokenizer = BartTokenizer.from_pretrained('facebook/bart-large')
# 示例数据
input_text = "RAG combines retrieval and generation. How does it work?"
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")
output = model.generate(**inputs)
# 解码输出
generated_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
print(generated_text)
将检索模型和生成模型结合起来,构建一个完整的 RAG 模型。通过优化和微调,使其在特定任务上达到最佳性能。
# 简化的 RAG 模型示例
class RAGModel:
def __init__(self, retriever, generator):
self.retriever = retriever
self.generator = generator
def generate(self, query):
retrieved_docs = self.retriever.retrieve(query)
combined_input = query + " ".join(retrieved_docs)
generated_output = self.generator.generate(combined_input)
return generated_output
# 使用示例
rag_model = RAGModel(retriever=context_encoder, generator=model)
response = rag_model.generate("What is RAG?")
print(response)
RAG(检索增强生成)通过将检索和生成相结合,能够在需要丰富背景信息的任务中表现出色。它不仅在开放域问答和对话系统中具有很大的应用潜力,还可以用于文档摘要和信息检索增强等任务。通过适当的数据准备、检索模型训练、生成模型训练和模型融合,可以构建出一个强大的 RAG 系统。
原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。
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