本文于 2024-12-08 19:01 更新，部分内容具有时效性，如有失效，请留言
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：
- 生成多个查询，以捕捉用户意图的不同侧面。
- 使用先进的重排序技术提高检索准确性。
- 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
- 文本拆分：将文档分成可管理的小块。
- 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。
- 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
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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
- 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。
- 提高检索准确性：使用 RRF 提升多个查询结果的相关性。
- 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。
- 多领域适用性：该系统可适用于各种领域和查询类型。
- 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。
