09|进阶(一):Advanced RAG与Modular RAG
常扬
本门课程为精品小课,不标配音频。
你好,我是常扬。
在之前的课程中,我们已经详细讨论了 RAG(Retrieval Augmented Generation)检索增强生成的技术架构以及相关的效果优化技术,涵盖了其核心流程:索引(Indexing)、检索(Retrieval)和生成(Generation)。这些流程共同作用,提升了大模型的领域知识生成能力。这节课我们将深入介绍 Advanced RAG(进阶 RAG)与 Modular RAG(模块化 RAG),进一步加深对 RAG 技术范式发展的理解,为进一步优化和提升 RAG 产品的效果提供研发基础。
RAG 技术在适应复杂应用场景和不断发展的技术需求中,经历了从最初的 Naive RAG (朴素 RAG),到流程优化的 Advanced RAG,再到更具灵活性的 Modular RAG 的演变。值得注意的是,这三个范式之间具有继承与发展的关系:Advanced RAG 是 Modular RAG 的一种特例形式,而 Naive RAG 则是 Advanced RAG 的基础特例。通过这种逐步演进,RAG 技术不断优化,以应对更复杂的任务和场景需求,如下图所示。
图片源自于 https://arxiv.org/pdf/2312.10997
Naive RAG 是最基础的形式,它依赖核心的索引和检索策略来增强生成模型的输出,适用于一些基础任务和产品 MVP(Minimum Viable Product,最小可用版本)阶段。Advanced RAG 则通过增加检索前、检索中以及检索后的优化策略,提高了检索的准确性和生成的关联性,特别是在复杂任务中表现更为出色。Modular RAG 则进一步打破了传统的链式结构,允许不同模块之间的灵活组合以及流程的适应性编排,提供了更高的灵活性和可扩展性,用于处理多样化的需求和复杂任务。
公开
同步至部落
取消
完成
0/2000
荧光笔
直线
曲线
笔记
复制
AI
- 深入了解
- 翻译
- 解释
- 总结
1. RAG技术的发展演进:从Naive RAG到Advanced RAG再到Modular RAG,这三个范式之间具有继承与发展的关系,为RAG技术不断优化,以应对更复杂的任务和场景需求提供了基础。 2. Advanced RAG的优化策略:通过检索前、检索中、检索后的优化策略,提高了检索的准确性和生成的关联性,特别是在复杂任务中表现更为出色。 3. Modular RAG的灵活性和可扩展性:允许不同模块之间的灵活组合以及流程的适应性编排,提供了更高的灵活性和可扩展性,用于处理多样化的需求和复杂任务。 4. 检索前优化技术方案:包括滑动窗口方法、元数据添加、分层索引、句子窗口检索、查询重写、查询扩展和长短不一的内容向量化等技术手段,提高检索内容的精确性和生成内容的相关性。 5. 检索优化技术方案:通过层次结构改进检索、返回相关的段落、表格和财务指标等方式,提高了检索质量。 6. 检索后优化技术方案:使用问题与检索内容的相关性对检索到的内容进行重排序,提高了生成的回答质量。 7. Modular RAG的应用前景:随着RAG产品化和场景化应用的不断深入,用户对RAG系统效果的要求越来越高,Modular RAG成为解决Naive RAG局限性的有效范式,具有广阔的应用前景。 8. Modular RAG架构的设计:Modular RAG通过将Advanced RAG的优化策略自由组合,根据不同的应用场景定制化处理检索和生成任务,显著提升效率和效果。
仅可试看部分内容,如需阅读全部内容,请付费购买文章所属专栏
《RAG 快速开发实战》
《RAG 快速开发实战》
立即购买
© 版权归极客邦科技所有,未经许可不得传播售卖。 页面已增加防盗追踪,如有侵权极客邦将依法追究其法律责任。
登录 后留言
精选留言
由作者筛选后的优质留言将会公开显示,欢迎踊跃留言。
收起评论