AI工程学院：2.13RAG-Fusion（多RAG融合）：增强 型检索增强生成

介绍

RAG-Fusion 是一种先进的信息检索和文本生成方法，建立在检索增强生成（RAG）的基础上。该项目实现了 RAG-Fusion，以提供更准确、更具上下文相关性且更全面的用户查询响应。

https://github.com/adithya-s-k/AI-Engineering.academy/tree/main/RAG/08_RAG_Fusion

动机

传统的 RAG 系统虽然有效，但经常面临难以捕捉用户完整意图和检索最相关信息的局限性。RAG-Fusion 通过以下方式解决这些问题：

1. 生成多个查询，以捕捉用户意图的不同侧面。
2. 使用先进的重排序技术提高检索准确性。
3. 为语言模型提供更细致的上下文，以生成更具相关性的响应。

方法详情

文档预处理和向量存储创建

1. 文本拆分：将文档分成可管理的小块。
2. 嵌入向量生成：使用预训练嵌入模型将每个小块转换为向量表示。
3. 索引：将嵌入向量存储到向量数据库中，以实现高效检索。

检索增强生成工作流程

1. 查询扩展：使用语言模型将用户原始查询扩展为多个相关查询。
2. 多查询嵌入：将所有查询（原始查询和生成的查询）转换为嵌入向量。
3. 向量搜索：使用每个查询嵌入从向量数据库中检索相关文档块。
4. 互惠排名融合（RRF）：通过 RRF 算法组合多个查询的结果并进行重排序。
5. 上下文形成：原始查询、生成的查询和重排序结果共同形成上下文。
6. 响应生成：基于丰富上下文，大语言模型生成最终响应。

RAG-Fusion 的关键特征

• 多查询生成，以全面捕捉用户意图。
• 互惠排名融合（RRF）提高结果相关性。
• 集成多种信息检索技术。
• 灵活架构，支持各种嵌入模型和语言模型。

此方法的好处

1. 增强查询理解能力：通过生成多个查询，RAG-Fusion 捕捉用户意图的广泛维度。
2. 提高检索准确性：使用 RRF 提升多个查询结果的相关性。
3. 减少幻觉现象：通过提供更全面、更准确的上下文，降低模型产生错误响应的几率。
4. 多领域适用性：该系统可适用于各种领域和查询类型。
5. 可扩展性：架构设计支持大规模文档集合的高效处理。

结论

RAG-Fusion 在信息检索和文本生成领域代表了重要的技术进步。通过解决传统 RAG 系统的局限性，它提供了更具鲁棒性、更准确且更具灵活性的信息检索解决方案，适用于从问答系统到文档摘要任务的多种场景。