人工反饋在提升檢索增強生成（RAG）模型的效能方面扮演著關鍵角色。不同於傳統生成式AI模型，RAG 模型允許檢視和調整其使用的資訊，而人工反饋則能直接影響回應品質，使 RAG 系統更具適應性。適應性 RAG 的核心概念是引入人類反饋機制，持續改進系統的效能和可靠性。實作適應性 RAG 系統需要定義適應性 RAG 生態系統、應用適應性 RAG 於增強檢索查詢、利用人工反饋自動化增強生成式 AI 輸入，並自動化終端使用者反饋排名以觸發專家人工反饋。最後，將人工反饋與適應性 RAG 整合於 GPT-4o 等大語言模型，才能構建完整的適應性 RAG 系統。
使用人工反饋提升RAG效能
人工反饋的重要性
人工反饋（Human Feedback, HF）在生成式AI的發展中扮演著至關重要的角色，尤其是在使用檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）模型的情況下更是如此。生成式AI模型在訓練過程中會使用來自不同檔案的資料集中的資訊，而這些訓練資料一旦完成訓練就固定在模型的引數中，除非重新訓練，否則無法更改。然而，在根據檢索的文字和多模態資料集中，我們可以看到並調整所使用的資訊。這就是人工反饋的作用所在。透過對AI模型從資料集中檢索到的內容提供反饋，人工反饋可以直接影響未來回應的品質，使人類成為RAG發展過程中的積極參與者，為AI專案增添了新的維度：適應性RAG。
適應性RAG的定義
適應性RAG引入了人類的實際反饋，以改善根據RAG的生成式AI生態系統。傳統的生成式AI模型的知識儲存在模型的引數（權重）中，但在RAG的場景下，這些資料可以被視覺化和控制。儘管如此，仍然存在挑戰，例如檢索到的檔案的準確性和相關性需要驗證。這時，適應性RAG就顯得尤為重要。
適應性RAG的核心概念
適應性RAG的核心在於引入人類反饋機制，以提升RAG驅動的生成式AI系統的效能和可靠性。這種方法不僅能夠提高模型的輸出品質，還能使系統隨著時間的推移而不斷學習和改進。
實作適應性RAG
本章節將探討如何從零開始構建一個適應性RAG系統，涵蓋以下關鍵步驟：
- 定義適應性RAG生態系統：建立一個能夠整合人類反饋的RAG框架。
- 應用適應性RAG於增強檢索查詢：利用人類反饋最佳化檢索過程，提高查詢結果的準確性。
- 利用人工反饋自動化增強生成式AI輸入：透過人工反饋機制，動態調整輸入以最佳化生成結果。
- 自動化終端使用者反饋排名以觸發專家人工反饋：建立一個機制，使系統能夠根據使用者反饋進行自我評估，並在必要時觸發專家級的人工反饋。
- 為專家建立自動化反饋系統：設計一個專門為專家提供的反饋系統，以便進一步最佳化模型效能。
- 將人工反饋與適應性RAG整合於GPT-4o：將上述人工反饋機制整合到根據GPT-4o的適應性RAG系統中。
程式碼範例：建立適應性RAG系統
# 以下是一個簡化的適應性RAG系統範例
import numpy as np
from sentence_transformers import SentenceTransformer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
class AdaptiveRAG:
def __init__(self, model_name='all-MiniLM-L6-v2'):
self.model = SentenceTransformer(model_name)
self.documents = []
self.feedback_data = []
def add_document(self, document):
self.documents.append(document)
def retrieve(self, query):
# 使用SentenceTransformer進行查詢和檔案的向量表示
query_vector = self.model.encode([query])
document_vectors = self.model.encode(self.documents)
# 計算餘弦相似度
similarities = cosine_similarity(query_vector, document_vectors).flatten()
most_relevant_index = np.argmax(similarities)
return self.documents[most_relevant_index]
def provide_feedback(self, query, response, feedback):
# 儲存人工反饋
self.feedback_data.append({
'query': query,
'response': response,
'feedback': feedback
})
def adjust_model(self):
# 根據人工反饋調整模型或檢索策略
# 這裡只是一個範例，實際實作可能更複雜
for feedback in self.feedback_data:
if feedback['feedback'] < 0: # 假設負值代表負面反饋
print(f"調整模型以最佳化回應: {feedback['response']}")
# 使用範例
adaptive_rag = AdaptiveRAG()
adaptive_rag.add_document("這是一個範例檔案。")
query = "範例查詢"
response = adaptive_rag.retrieve(query)
print(f"回應: {response}")
# 提供人工反饋
adaptive_rag.provide_feedback(query, response, 1) # 1代表正面反饋
adaptive_rag.adjust_model()
內容解密：
- 類別初始化：
AdaptiveRAG類別在初始化時載入了一個預訓練的SentenceTransformer模型，用於將文字轉換為向量表示。 - 檔案新增：
add_document方法允許向系統中新增新的檔案，這些檔案將被用於檢索。 - 檢索功能：
retrieve方法根據查詢陳述式，使用餘弦相似度計算查詢與檔案中最相關的內容，並傳回最相關的檔案。 - 人工反饋機制：
provide_feedback方法允許系統儲存對特定查詢回應的人工反饋。 - 模型調整：
adjust_model方法根據儲存的人工反饋對模型或檢索策略進行調整，以最佳化未來的回應。
隨著AI技術的不斷進步，適應性RAG有望在更多領域發揮重要作用，包括但不限於智慧客服、內容生成、以及多模態資料分析等。透過不斷最佳化和改進，適應性RAG將能夠更好地滿足使用者需求，提供更準確、更可靠的服務。
適應性RAG系統架構
graph LR
A[查詢輸入] --> B[檢索模組]
B --> C[生成回應]
C --> D[人工反饋]
D --> E[模型調整]
E --> B
圖表翻譯：
此圖表展示了適應性RAG系統的整體架構。系統接收查詢輸入後，透過檢索模組找到相關資訊，接著生成回應。生成的回應會接收人工反饋，並根據這些反饋調整模型，以最佳化未來的回應品質。整個過程形成了一個迴圈，不斷最佳化和改進系統效能。
開發混合式自適應RAG驅動生成式AI系統
隨著企業對AI技術的依賴程度日益增加，如何有效整合人類專業知識與機器學習能力，成為推動AI專案成功的關鍵因素。本章將探討如何建立一個混合式自適應檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）系統，並透過實際案例展示如何在企業環境中成功實施此技術。
自適應RAG生態系統解析
自適應RAG系統的核心在於結合檢索器（Retriever）、生成器（Generator）和評估器（Evaluator）三個主要元件，以實作動態調整和最佳化輸出品質。圖5.1展示了該生態系統的主要組成部分：
檢索器元件
-
D1：資料收集與處理
從維基百科收集並處理有關大語言模型（LLM）的文章，建立檢索資料集。 -
D4：檢索查詢
使用查詢陳述式檢索相關資料，以支援後續的生成過程。
生成器元件
-
G1：使用者輸入
接收使用者提出的初始查詢或問題。 -
G2：輸入增強與提示工程
結合提示工程（Prompt Engineering）對使用者輸入進行增強，並組態GPT-4o模型的提示（Prompt）。 -
G4：生成與輸出
執行生成式AI模型以產生回應，並輸出結果。
評估器元件
-
E1：相似度量測
使用餘弦相似度（Cosine Similarity）評估生成內容與檢索資料的相關性。 -
E2：人類反饋
收集並處理使用者和專家的反饋，以評估系統的最終表現。
企業應用案例：Company C
Company C希望佈署一個對話代理（Conversational Agent），向員工講解AI的基本概念及其應用。該公司面臨客戶支援問題，特別是在C-phone系列智慧手機的技術支援方面，客戶請求數量龐大，IT部門計劃先建立一個對話代理來解釋LLM及其在客戶支援中的應用。
系統設計目標
-
混合式架構
結合人類專業知識與機器檢索能力，建立動態RAG系統。- 自動標記檔案（本案例中使用維基百科URL）。
- 結合人類專家反饋，對檔案進行重新標記和最佳化。
-
自適應能力
引入人類使用者排名、專家反饋和自動檔案重新排序功能，形成自適應調整機制。- 透過人類反饋（HF）迴路，不斷最佳化RAG系統的輸出品質。
實作混合式自適應RAG系統
我們將使用Python在Google Colab上建立概念驗證（Proof of Concept），逐步實作檢索器、生成器和評估器三個核心功能模組。
1. 檢索器實作
檢索器是RAG系統的第一步，負責資料的收集和預處理。
# 1.1 安裝檢索器環境
!pip install wikipedia beautifulsoup4
import wikipedia
from bs4 import BeautifulSoup
import requests
def fetch_wikipedia_data(topic):
try:
# 檢索特定主題的維基百科頁面
page = wikipedia.page(topic)
return page.content
except wikipedia.exceptions.DisambiguationError as e:
# 處理多義詞情況
return wikipedia.page(e.options[0]).content
# 示例：檢索LLM相關資料
llm_content = fetch_wikipedia_data("Large Language Model")
print(llm_content[:500]) # 顯示前500個字元
#### 內容解密：
此段程式碼主要負責從維基百科檢索特定主題的內容。函式fetch_wikipedia_data接收一個主題名稱，利用wikipedia函式庫檢索相關頁面。若遇到多義詞錯誤，則預設選擇第一個建議頁面。該功能為後續的資料預處理和檢索奠定了基礎。
2. 生成器實作
生成器負責接收使用者輸入，並結合檢索到的資料生成最終回應。
# G2：輸入增強與提示工程
def augment_input(user_input, retrieved_data):
# 結合檢索資料與使用者輸入建立增強提示
prompt = f"""
使用者問題：{user_input}
相關背景資訊：{retrieved_data}
請根據以上資訊提供詳細解答。
"""
return prompt
# G4：生成與輸出
def generate_response(prompt):
# 使用GPT-4o模型生成回應
response = gpt4o_model.generate(prompt)
return response
# 示例：使用者輸入與生成回應
user_query = "LLM是什麼？"
retrieved_data = llm_content # 使用前面檢索的LLM內容
augmented_prompt = augment_input(user_query, retrieved_data)
response = generate_response(augmented_prompt)
print(response)
#### 內容解密：
此部分程式碼實作了輸入增強和生成回應的功能。augment_input函式將使用者輸入與檢索到的資料結合，生成一個增強提示（Augmented Prompt）。generate_response函式則利用GPT-4o模型生成最終回應。這種方法有效提升了生成內容的準確性和相關性。
3. 評估器實作
評估器負責評估生成內容的品質，並結合人類反饋進行最佳化。
# E1：餘弦相似度量測
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
import numpy as np
def evaluate_response(retrieved_data, response):
# 將文字轉換為向量表示
retrieved_vector = text_to_vector(retrieved_data)
response_vector = text_to_vector(response)
similarity = cosine_similarity([retrieved_vector], [response_vector])
return similarity
# 示例：評估生成回應的相似度
similarity_score = evaluate_response(retrieved_data, response)
print(f"相似度得分：{similarity_score}")
#### 內容解密：
此段程式碼利用餘弦相似度評估生成回應與檢索資料之間的相關性。函式evaluate_response將文字轉換為向量後，計算兩者的相似度得分。該評估指標可用於最佳化生成模型的輸出品質。
