RAG 生成：超越简单答案

I. 引言

II. 生成阶段的核心任务：从文档到答案

• 多文档： 为了提供更全面的信息，RAG 系统通常会检索多个相关的文档。

• 多数据源： 这些文档可能来自不同的数据源，例如不同的数据库或不同的文件系统，这已经在路由阶段确定。

• 预处理： 文档可能已经过预处理，例如在索引阶段进行了摘要提取或分块处理，以便于检索和生成。

• 查询重写： 为了更好地匹配索引中的文档，原始查询可能被改写成多个语义相似但措辞不同的查询。

• 查询分解： 复杂的查询可能被分解成多个子查询，以便于检索和生成。

• 查询扩展： 使用同义词、上位词等对查询进行扩展，以提高检索的召回率。

• 准确性 (Accuracy)： 答案必须基于检索到的文档，并且事实正确，不能包含虚假或误导性信息。

• 相关性 (Relevance)： 答案必须与用户查询相关，并直接解决用户的疑问。

• 流畅性 (Fluency)： 答案必须语法正确，表达清晰、自然，易于理解。

• 完整性 (Completeness)： 答案应该尽可能完整地回答问题，不遗漏重要信息。

• 简洁性 (Conciseness)： 在保证完整性的前提下，答案应该尽可能简洁明了，避免冗余和重复。

III. 提示工程：引导 LLM 生成高质量答案

• 不佳的提示： “告诉我关于这个主题的事情。”

• 较好的提示： “请根据以下提供的文档，总结人工智能在医疗保健领域的应用。”

graph LR
    A[用户查询] --> B(提示工程);
    C[检索到的文档] --> B;
    B --> D{LLM};
    D --> E[生成答案];

• “请用一句话总结这篇论文的主要贡献。”

• “请使用通俗易懂的语言解释什么是深度学习，并控制答案在 100 字以内。”

问题：中国的首都是哪里？
答案：北京

问题：法国的首都是哪里？
答案：巴黎

问题：日本的首都是哪里？
答案：

• “假设你是一位人工智能专家，请向非专业人士解释 RAG 模型的工作原理。”

graph TD
    A[用户查询] --> B{查询是否需要推理或总结?};
    B -- 是 --> C[引导 LLM 进行逐步推理或分步骤总结];
    B -- 否 --> D[提供明确的问题和上下文];
    C --> E[构建提示];
    D --> E;
    F[检索到的文档] --> E;
    E --> G{LLM};
    G --> H[生成答案];

• “根据以下文档，解释人工智能在自动驾驶汽车中的应用，并分析其优势和局限性。” (复杂问题，需要推理和总结)

• “请将以下文章总结成一段不超过 150 字的摘要，并突出文章的主要观点。”

• “请将以下英文句子翻译成中文，并使用正式的商务风格：'This is a revolutionary product that will change the way we live.'”

IV. 案例研究：实际应用中的生成

1. 数据准备： 收集和整理产品文档、FAQ、用户手册等相关资料，并将其索引到向量数据库中。

2. 查询路由： 对于简单问题，可以直接使用 LLM 生成答案；对于复杂问题，则路由到 RAG 流程。

3. 检索： 根据用户查询，从向量数据库中检索相关的文档片段。

4. 生成： 设计合适的提示，引导 LLM 基于检索到的文档片段生成准确、流畅且符合客服场景的答案。例如：

您好！根据我们的记录，关于您的问题“{用户查询}”，以下信息可能对您有所帮助：

{检索到的文档片段}

希望以上信息能够解答您的疑问。如果您还有其他问题，请随时提出。

graph TD
    A[用户查询] --> B{是否为简单问题?};
    B -- 是 --> C[LLM 直接生成答案];
    B -- 否 --> D[路由到 RAG 流程];
    D --> E[检索相关文档];
    E --> F[构建提示];
    F --> G{LLM};
    G --> H[生成答案];
    C --> I[输出答案];
    H --> I;

• 挑战： 用户的问题可能多种多样，难以预测。

• 解决方案： 使用查询重写和查询扩展等技术，提高检索的召回率；使用 Self-RAG 等技术处理知识库以外的问题。 (虽然本篇不讨论主动检索，但可以简要提及作为挑战的解决方案)

• 挑战： 需要保证答案的准确性和安全性，避免出现误导性或不恰当的回复。

• 解决方案： 使用高质量的数据源，并对 LLM 进行微调，使其更好地理解和遵循客服规范。

1. 数据准备： 将大量的文档 (例如，学术论文、新闻报道、技术博客等) 进行预处理，例如分块、提取摘要等，并将其索引到向量数据库中。

2. 检索： 根据用户查询，从向量数据库中检索相关的文档或文档块。

3. 生成： 设计合适的提示，引导 LLM 基于检索到的文档生成准确、流畅且符合学术规范的答案。例如：

根据以下文档：

{检索到的文档}

关于您的问题“{用户查询}”，以下是相关的研究进展：

{生成的答案}

graph TD
    A[用户查询] --> B[检索相关文档];
    B --> C[构建提示];
    C --> D{LLM};
    D --> E[生成答案];

• 挑战： 文档数量庞大，检索效率和准确性难以保证。

• 解决方案： 使用高效的索引结构和检索算法，例如，使用多重表示索引或层次化索引 (如 Raptor) 等方法。

• 挑战： 需要处理复杂的学术问题，答案可能需要跨文档整合和推理。

• 解决方案： 使用更强大的 LLM，并设计合适的提示，引导 LLM 进行深入的推理和总结。

1. 数据准备： 收集和整理特定领域的学术论文，并将其索引到向量数据库中。可以利用论文的元数据 (例如，标题、作者、摘要、关键词) 进行索引和检索。

2. 检索： 根据研究人员的查询，从向量数据库中检索相关的论文。

3. 生成： 设计合适的提示，引导 LLM 基于检索到的论文生成文献综述、研究方向分析等。例如：

以下是关于“{用户查询}”主题的几篇重要论文：

{检索到的论文列表 (包括标题、作者、摘要等)}

根据这些论文，以下是该领域的最新研究进展和未来方向：

{生成的文献综述}

graph TD
    A[用户查询] --> B[检索相关论文];
    B --> C[构建提示];
    C --> D{LLM};
    D --> E[生成文献综述];

• 挑战： 学术论文通常比较长且复杂，需要深入理解和总结。

• 解决方案： 使用长上下文 LLM，或使用文档分块和摘要提取等技术，将长论文分解成更易于处理的片段。

• 挑战： 需要保证生成结果的准确性和可靠性。

• 解决方案： 使用高质量的学术论文数据库，并对 LLM 进行微调，使其更好地理解学术语言和规范。

V. 总结与展望