一、DeepSeek后遗症？？？

你还在蹭DeepSeek的热度吗，最近deepseek爆火以来，全国各大企业纷纷探索进行了deepseek的部署，有公有云模式、API模式、本地部署模式、一体机模式等，但是一段时间内会发现deepseek逐渐出现一些问题难以解决，如：

1、智能问答产生“幻觉”，大模型对于一些不了解的知识，尝试“硬着头皮上”，给出瞎编乱造的回答，严重影响了用户的感知，对于一些事业单位用于办公的场景来说，非常那个不友好；

2、deepseek大模型，无法回答新知识，企业新的数据没法实时更新，只有“微调”这一条路，然而微调需要大量的工作量和门槛，有大量标记的需求，有大型算力的需求，这是一笔不小的开销；

3、。。。。。

为什么会这样？

其实很简单，当初大家是处于对deepseek的好奇，处于蹭热度的心态，做了初期的部署，实不知构建企业级知识库，要搞得好，需要通过RAG的方式，即需要引入“向量数据库”这一神器，方能将“知识搜索”和大模型生成的能力结合起来，既能保证实时性知识更新，又可以不用频繁的微调，因为在RAG场景下，向量数据库只是大模型（deepseek等）的“超级外挂”而已。

二、什么是RAG，怎么构建RAG

基于向量数据库构建RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种结合检索和生成的技术，旨在通过检索相关信息来增强生成模型的能力。以下是构建RAG的基本步骤和关键点：

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1. 理解RAG的核心概念

RAG结合了两个主要组件：

• 检索模块：从大规模文档库中检索与输入相关的信息。

• 生成模块：基于检索到的信息生成高质量的文本。

向量数据库在检索模块中起到关键作用，用于高效存储和检索语义相似的文本。

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2. 构建向量数据库

向量数据库是RAG的核心组成部分，用于存储文档的向量表示。以下是构建向量数据库的步骤：

2.1 数据准备

• 文档收集：收集与任务相关的文档（如维基百科、技术文档、新闻文章等）。

• 数据清洗：对文档进行预处理，包括去除噪声、分段、分句等。

2.2 文本向量化

• 使用预训练的语言模型（如BERT、Sentence-BERT、OpenAI的Embeddings等）将文本转换为向量。

• 对每个文档或段落生成固定长度的向量表示。

2.3 向量存储

• 将生成的向量存储在向量数据库中。常用的向量数据库包括：

  • Pinecone：支持高效的向量检索。

  • Weaviate：开源的向量搜索引擎。

  • Milvus：高性能的向量数据库。

  • FAISS（Facebook AI Similarity Search）：开源的向量相似性搜索库。

2.4 索引构建

• 对向量数据库中的向量构建索引（如HNSW、IVF等），以支持快速检索。

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3. 检索模块

检索模块负责从向量数据库中查找与输入相关的文档或段落。

3.1 输入向量化

• 将用户输入（query）通过相同的语言模型转换为向量。

3.2 相似性搜索

• 使用向量数据库的相似性搜索功能，找到与输入向量最接近的文档或段落。

• 常用的相似性度量方法包括余弦相似度、欧氏距离等。

3.3 返回检索结果

• 返回与输入最相关的Top-K个文档或段落。

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4. 生成模块

生成模块基于检索到的信息生成最终的回答或文本。

4.1 模型选择

• 使用预训练的生成模型（如GPT、T5、BART等）作为生成器。

• 将检索到的文档或段落作为上下文输入生成模型。

4.2 输入构造

• 将用户输入和检索到的信息拼接成一个完整的输入序列。

• 例如：[检索到的文档] + [用户输入]。

4.3 生成文本

• 使用生成模型生成最终的文本输出。

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5. 优化与评估

5.1 检索优化

• 调整向量化模型（如使用更高质量的Embedding模型）。

• 优化索引结构和相似性搜索算法。

5.2 生成优化

• 对生成模型进行微调，使其更好地利用检索到的信息。

• 使用强化学习或对抗训练提升生成质量。

5.3 评估指标

• 检索评估：使用召回率（Recall）、准确率（Precision）等指标评估检索效果。

• 生成评估：使用BLEU、ROUGE、Perplexity等指标评估生成文本的质量。

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6. 工具与框架

以下是一些常用的工具和框架，可以帮助你快速构建RAG系统：

• LangChain：支持RAG的开发和集成。

• Haystack：用于构建基于检索的问答系统。

• Hugging Face Transformers：提供预训练的语言模型和生成模型。

• FAISS/Pinecone/Weaviate：用于向量存储和检索。

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7. 示例流程

以下是一个简单的RAG流程示例：

1. 用户输入一个问题：“什么是量子计算？”

2. 检索模块将问题向量化，并从向量数据库中检索出与量子计算相关的文档。

3. 生成模块将检索到的文档和问题拼接，生成最终的回答：“量子计算是一种基于量子力学原理的计算方式，利用量子比特进行信息处理……”

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三、RAG和微调的区别

RAG（Retrieval-Augmented Generation）和微调（Fine-tuning）是两种不同的技术手段，用于提升模型在特定任务上的性能。它们的目标和应用场景有所不同，以下是它们的核心区别：

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1. 定义与目标

RAG（Retrieval-Augmented Generation）

• 定义：RAG是一种结合检索和生成的技术，通过从外部知识库中检索相关信息来增强生成模型的能力。

• 目标：利用外部知识库中的实时或领域特定信息，生成更准确、更丰富的回答。

• 核心思想：将检索模块和生成模块结合，生成模块基于检索到的信息生成文本。

微调（Fine-tuning）

• 定义：微调是指在预训练模型的基础上，使用特定任务的数据对模型进行进一步训练，使其适应特定任务。

• 目标：让模型在特定任务（如文本分类、问答、翻译等）上表现更好。

• 核心思想：通过任务特定的数据调整模型的参数，使其更适合目标任务。

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2. 技术实现

RAG

• 检索模块：从向量数据库或文档库中检索与输入相关的信息。

• 生成模块：基于检索到的信息生成文本。

• 依赖外部知识：需要构建和维护一个外部知识库（如向量数据库）。

• 动态性：可以实时检索最新信息，适合需要动态知识的任务。

微调

• 模型调整：在预训练模型的基础上，使用任务特定的数据进一步训练模型。

• 不依赖外部知识：完全依赖模型内部的参数调整。

• 静态性：模型的知识和能力在微调后固定，无法动态更新。

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3. 适用场景

RAG

• 需要外部知识的任务：如开放域问答、知识密集型任务。

• 动态知识需求：如需要实时检索最新信息的场景。

• 知识库可用：当有一个高质量的外部知识库时，RAG可以显著提升生成质量。

微调

• 特定领域任务：如医疗文本分类、法律文档生成等。

• 固定知识需求：当任务的知识范围相对固定时，微调可以显著提升模型性能。

• 数据可用：需要有足够的任务特定数据来进行微调。

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4. 优缺点对比

RAG

• 优点：

  • 可以动态利用外部知识，生成更准确和丰富的回答。

  • 适合开放域任务和知识密集型任务。

  • 无需重新训练模型，只需更新知识库。

• 缺点：

  • 需要构建和维护外部知识库。

  • 检索模块的性能直接影响生成结果。

  • 可能会引入噪声（检索到不相关的信息）。

微调

• 优点：

  • 模型完全适应特定任务，性能通常更好。

  • 不依赖外部知识库，部署简单。

  • 适合领域特定的任务。

• 缺点：

  • 需要大量任务特定的标注数据。

  • 模型的知识和能力在微调后固定，无法动态更新。

  • 对于开放域任务，可能表现不如RAG。

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5. 结合使用

在实际应用中，RAG和微调可以结合使用，以发挥各自的优势：

• 微调生成模型：对生成模块进行微调，使其更好地利用检索到的信息。

• 微调检索模型：对检索模块的Embedding模型进行微调，提升检索的准确性。

• 混合方法：在微调的基础上引入RAG，既利用任务特定的知识，又动态检索外部信息。

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6. 示例对比

RAG示例

• 任务：开放域问答。

• 流程：

  1. 用户输入问题：“量子计算的优势是什么？”

  2. 检索模块从知识库中检索相关文档。

  3. 生成模块基于检索到的文档生成回答：“量子计算的优势包括并行计算能力、解决复杂问题的潜力……”

微调示例

• 任务：医疗文本分类。

• 流程：

  1. 使用医疗领域的标注数据对预训练模型进行微调。

  2. 模型可以直接对输入的医疗文本进行分类，如“诊断报告”、“治疗方案”等。

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总结

• RAG：适合需要动态检索外部知识的任务，依赖外部知识库，生成结果更丰富。

• 微调：适合特定领域的任务，依赖任务特定的数据，模型性能更优。

• 选择依据：根据任务需求（是否需要外部知识、数据可用性等）选择合适的方法，或结合两者使用。