當前即使最強大的生成式 AI 模型也受限於訓練資料，對於未知資訊容易產生錯誤或不合理的輸出。檢索增強生成（RAG）技術透過從外部來源檢索相關資料，生成更準確、上下文相關的回應，有效解決此問題。本文將探討 RAG 的核心元件、構建技術、實務應用和未來發展方向，並結合 LlamaIndex、Pinecone 和 Deep Lake 等框架，提供讀者兼具理論與實務的 RAG 技術。涵蓋內容包含向量儲存、區塊劃分、索引、排名等關鍵技術，以及多模態資料處理、自適應 RAG、知識圖譜構建等進階應用，並提供 Python 程式碼範例，引導讀者逐步建構和最佳化 RAG 系統。
RAG驅動的生成式AI：結合LlamaIndex、Deep Lake和Pinecone開發自定義檢索增強生成流程
前言
設計和管理可控、可靠的多模態生成式AI流程是一項複雜的任務。《RAG驅動的生成式AI》提供了一份藍圖，用於構建有效的LLM（大語言模型）、電腦視覺和生成式AI系統，並在效能和成本之間取得平衡。
RAG的核心價值
從基礎概念到複雜的實作，本文詳細探討了RAG（檢索增強生成）如何透過追溯每個輸出到其來原始檔來控制和增強AI系統。RAG的可追溯過程允許人類反饋以進行持續改進，最大限度地減少不準確、幻覺和偏差。
本文內容與目標讀者
本文展示瞭如何從零開始構建RAG框架，提供有關向量儲存、區塊劃分、索引和排名的實用知識。讀者將發現最佳化效能和成本的技術，透過整合人類反饋來提高模型準確性，並在微調和利用嵌入式索引知識圖譜之間取得平衡，以提高準確性和檢索速度。
本文結合了理論與實踐，使用了LlamaIndex、Pinecone和Deep Lake等框架，以及OpenAI和Hugging Face等生成式AI平台。
目標讀者
本文適合資料科學家、AI工程師、機器學習工程師和MLOps工程師，以及在LLM和電腦視覺專案中工作的解決方案架構師、軟體開發人員和產品及專案經理，他們希望學習並應用RAG於實際應用中。研究人員和自然語言處理從業者在使用大語言模型和文字生成方面也會發現本文很有用。
RAG驅動的生成式AI系統架構
1. RAG系統的核心元件
RAG系統主要由以下幾個核心元件構成：
- 檢索模組：負責從外部知識函式庫中檢索相關資訊。
- 生成模組：利用檢索到的資訊生成最終輸出。
- 知識函式庫：儲存了用於檢索的外部知識，通常以向量形式儲存。
2. 構建RAG系統的關鍵技術
向量儲存（Vector Stores）
- 向量儲存是RAG系統中的關鍵元件，用於高效儲存和檢索高維向量。
- 常用的向量儲存解決方案包括Pinecone和Deep Lake。
區塊劃分（Chunking）
- 將大段文字劃分為較小的區塊，以便於處理和檢索。
- 適當的區塊劃分策略可以提高檢索效率和生成品質。
索引（Indexing）
- 對文字或向量進行索引，以便於快速檢索。
- 常用的索引技術包括倒排索引和向量索引。
排名（Ranking）
- 對檢索結果進行排序，以確定最相關的資訊。
- 排名演算法的選擇直接影響生成輸出的品質。
實作RAG系統：以LlamaIndex為例
1. 安裝與設定
首先，需要安裝LlamaIndex及其依賴項：
pip install llama-index
2. 初始化LlamaIndex
from llama_index import VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader
# 載入檔案
documents = SimpleDirectoryReader('data').load_data()
# 建立索引
index = VectorStoreIndex.from_documents(documents)
3. 查詢引擎
# 建立查詢引擎
query_engine = index.as_query_engine()
# 發起查詢
response = query_engine.query("請問什麼是RAG？")
print(response)
#### 內容解密：
此段程式碼展示瞭如何使用LlamaIndex建立一個簡單的RAG系統。首先，我們載入了儲存在data目錄下的檔案，然後根據這些檔案建立了一個向量索引。接著，我們將這個索引轉換為一個查詢引擎，並發起了一個查詢。LlamaIndex會自動處理檔案的區塊劃分、向量化和檢索過程，最終傳回一個根據檢索結果生成的答案。
最佳化RAG系統的效能
1. 向量儲存最佳化
選擇合適的向量儲存解決方案對於RAG系統的效能至關重要。Pinecone和Deep Lake都是優秀的選擇，它們提供了高效的向量檢索能力。
2. 區塊劃分策略
適當的區塊劃分策略可以顯著提高檢索效率。例如，可以根據檔案結構或語義內容進行劃分。
3. 索引最佳化
選擇合適的索引技術可以加快檢索速度。例如，使用向量索引可以高效地進行相似度搜尋。
隨著AI技術的不斷進步，RAG系統將在更多領域發揮重要作用。未來的發展方向可能包括：
- 多模態RAG：支援多種資料型別（如文字、影像、音訊）的RAG系統。
- 自適應RAG：能夠根據不同任務和場景自動調整檢索和生成策略的RAG系統。
- 可解釋性RAG：提供更透明的檢索和生成過程，以便於除錯和改進。
本文內容導覽
本文探討檢索增強生成（Retrieval Augmented Generation, RAG）技術，涵蓋其基礎概念、實務應用及進階技術。以下為各章節的詳細內容介紹。
第一章：為何需要檢索增強生成（RAG）？
本章介紹 RAG 的基礎概念，闡述其在不同資料型別中的適應性，並探討如何將 RAG 框架整合到現有的 AI 平台中。透過 Python 實作，讀者將獲得對 RAG 的深入理解，並具備建立不同 RAG 組態的能力，為後續章節奠定基礎。
內容解密：
- RAG 基礎概念：介紹 RAG 的定義及其在 AI 系統中的角色。
- 適應性與整合：探討 RAG 如何適應不同資料型別，並整合到現有 AI 平台。
- Python 實作：透過 Python 程式碼示範如何建立基本的 RAG 組態。
第二章：使用 Deep Lake 和 OpenAI 進行 RAG 嵌入向量儲存
本章探討 RAG 駕馭的生成式 AI，重點關注嵌入向量及其儲存解決方案。透過 Activeloop Deep Lake 和 OpenAI 模型，將原始資料轉換為有組織的向量儲存，並詳細介紹建立和管理嵌入向量的過程。讀者將學會從零開始建立可擴充套件的多團隊 RAG 管道，提升生成式 AI 輸出的精確度。
內容解密：
- 嵌入向量：介紹嵌入向量的概念及其在 RAG 中的重要性。
- 向量儲存解決方案：探討 Deep Lake 和 OpenAI 在向量儲存中的應用。
- Python 實作：示範如何使用 Python 建立和管理嵌入向量。
第三章：使用 LlamaIndex、Deep Lake 和 OpenAI 建立根據索引的 RAG
本章探討根據索引的 RAG，重點提升 AI 的精確度、速度和透明度。透過整合 LlamaIndex、Deep Lake 和 OpenAI，建立可追蹤且高效的 RAG 管道。讀者將學會管理最佳化根據索引的檢索系統，並提升 AI 輸出的資料完整性和品質。
內容解密：
- 索引技術：介紹不同型別的索引技術及其在 RAG 中的應用。
- 整合實作：示範如何整合 LlamaIndex、Deep Lake 和 OpenAI 建立高效的 RAG 管道。
- 案例研究：透過特定領域的無人機技術專案，展示根據索引的 RAG 實務應用。
第四章：無人機技術的多模態模組化 RAG
本章介紹針對無人機技術的多模態模組化 RAG 框架，提升生成式 AI 應用的層次。透過結合文字和影像辨識功能，建立一個能夠處理多模態資料的生成式 AI 系統。讀者將學會使用 LlamaIndex、Deep Lake 和 OpenAI 建立和最佳化多模態模組化 RAG 系統。
內容解密：
- 多模態資料處理：介紹如何處理和整合文字和影像資料。
- 模組化 RAG：探討模組化 RAG 的架構及其在無人機技術中的應用。
- Python 實作：示範如何使用 Python 建立多模態模組化 RAG 系統。
第五章：透過專家人為反饋提升 RAG 效能
本章介紹自適應 RAG，一種結合人為反饋的創新增強技術。透過整合專家反饋，建立混合式自適應 RAG 系統，不斷最佳化資料並提升 AI 回應的相關性和準確性。
內容解密：
- 自適應 RAG：介紹自適應 RAG 的概念及其優勢。
- 人為反饋整合：探討如何整合人為反饋到 RAG 系統中。
- Python 實作：示範如何使用 Python 建立自適應 RAG 系統。
第六章：使用 Pinecone 縮放銀行客戶資料的 RAG
本章指導讀者建立一個推薦系統，以最小化銀行客戶流失。首先進行資料擷取和探索性分析，接著使用 Pinecone 和 OpenAI 的技術進行嵌入和上傳大量資料，最終開發出由 AI 駕馭的推薦系統。讀者將學會如何實施先進的向量儲存技術和 AI 駕馭的分析來提升客戶留存策略。
內容解密：
- 資料擷取和分析：介紹如何進行資料擷取和探索性分析。
- Pinecone 和 OpenAI 技術應用：探討如何使用 Pinecone 和 OpenAI 進行嵌入和上傳資料。
- AI 駕馭的推薦系統：示範如何開發由 AI 駕馭的推薦系統。
第七章：使用 Wikipedia API 和 LlamaIndex 建立可擴充套件的知識圖譜基礎 RAG
本章詳細介紹如何開發三個管道：從 Wikipedia 蒐集資料、填充 Deep Lake 向量儲存，以及實施知識圖譜索引基礎 RAG。讀者將學會自動化資料擷取和準備，建立和查詢知識圖譜，並利用結構化資料洞察提升 AI 生成的回應。
內容解密：
- 資料蒐集和準備：介紹如何從 Wikipedia 蒐集資料並進行準備。
- 知識圖譜建立和查詢：探討如何建立和查詢知識圖譜。
- RAG 實作：示範如何實施知識圖譜索引基礎 RAG。
第八章：使用 Chroma 和 Hugging Face Llama 的動態 RAG
本章探討使用 Chroma 和 Hugging Face 的 Llama 技術實作動態 RAG。引入每日建立暫時性資料集合的概念，最佳化特定會議或任務，避免長期資料儲存問題。讀者將學會建立一個 Python 程式，管理查詢這些暫時性資料集，提升每個會議或決策點的相關性和即時性。
內容解密：
- 動態 RAG 概念：介紹動態 RAG 的概念及其優勢。
- Chroma 和 Llama 技術應用：探討如何使用 Chroma 和 Llama 技術實作動態 RAG。
- Python 實作：示範如何使用 Python 建立動態 RAG 系統。
第九章：強化 AI 模型 - 微調R AG 資料與人為反饋
本章重點介紹微調技術，以簡化 RAG 資料，將大量非引數原始資料轉換為更易管理的引數格式，並利用訓練權重進行持續的 AI 互動。讀者將學會準備和微調資料集，使用 OpenAI 的工具將資料轉換為提示和完成配對，並評估微調模型的效率和成本效益。
內容解密：
- 微調技術：介紹微調技術的概念及其在 RAG 中的應用。
- 資料準備和微調：探討如何準備和微調資料集。
- OpenAI 工具應用：示範如何使用 OpenAI 的工具進行微調。
第十章：在影片函式庫製作中使用 Pinecone 和 OpenAI 的R AG
本章探討將R AG整合到影片函式庫製作中，結合人類創意與 AI 駕馭的自動化。詳細介紹如何構建一個能夠生成、評論和標籤影片內容的 AI 系統，使用 OpenAI 的文字轉影片和視覺模型，以及 Pinecone 的向量儲存能力。讀者將學會管理嵌入式影片資料，並提升影片函式庫製作的效率。
內容解密：
- 影片生成和評論：介紹如何生成和評論影片內容。
- Pinecone 向量儲存應用：探討如何使用 Pinecone 管理嵌入式影片資料。
- AI 駕馭的影片製作：示範如何構建由 AI 駕馭的影片製作系統。
如何充分利用本文
讀者應具備基本的自然語言處理（NLP）知識和 Python 經驗。本文中的大多數程式都以 Jupyter notebook 提供，讀者只需擁有免費的 Google Gmail 帳戶，即可在 Google Colaboratory 的免費虛擬機器（VM）上執行這些 notebook。此外，讀者還需要生成 OpenAI、Activeloop 和 Pinecone 的 API token。
執行 notebook 時，需要安裝以下模組：
- deeplake: 3.9.18（需搭配 Pillow）
- openai: 1.40.3（需定期升級）
- transformers: 4.41.2
- numpy: >=1.24.1（需升級以滿足 chex）
- deepspeed: 0.10.1
- bitsandbytes: 0.41.1
- accelerate: 0.31.0
圖表翻譯：
此圖示展示了本文各章節之間的邏輯關係與內容結構。首先，第一章介紹了RAG的基本概念與重要性。接著，第二章至第十章逐步深入，分別從不同的角度與應用場景探討RAG技術，包括嵌入向量儲存、根據索引的RAG、多模態模組化RAG、自適應RAG等。每個章節都緊密相連，共同構成了完整的RAG技術體系。透過這種結構化的安排，讀者能夠系統地掌握RAG的核心原理與實踐方法。
graph TD;
A[第一章: 為何需要檢索增強生成（RAG）？] --> B[第二章: 使用 Deep Lake 和 OpenAI 進行 RAG 嵌入向量儲存];
B --> C[第三章: 使用 LlamaIndex、Deep Lake 和 OpenAI 建立根據索引的 RAG];
C --> D[第四章: 無人機技術的多模態模組化 RAG];
D --> E[第五章: 透過專家人為反饋提升 RAG 效能];
E --> F[第六章: 使用 Pinecone 縮放銀行客戶資料的 RAG];
F --> G[第七章: 使用 Wikipedia API 和 LlamaIndex 建立可擴充套件的知識圖譜基礎 RAG];
G --> H[第八章: 使用 Chroma 和 Hugging Face Llama 的動態 RAG];
H --> I[第九章: 強化 AI 模型 - 微調R AG 資料與人為反饋];
I --> J[第十章: 在影片函式庫製作中使用 Pinecone 和 OpenAI 的R AG];
為何需要檢索增強生成技術？
即便是最高階的生成式人工智慧模型，也只能根據它們所訓練的資料生成回應。對於訓練資料以外的資訊，它們無法提供準確的答案。生成式人工智慧模型根本不知道它們不知道什麼！這會導致不準確或不恰當的輸出，有時被稱為幻覺、偏差，或簡稱為無意義。
檢索增強生成（RAG）是一種框架，透過將根據檢索的方法與生成模型相結合來解決這個限制。它從外部來源即時檢索相關資料，並利用這些資料生成更準確和上下文相關的回應。整合了RAG檢索器的生成式人工智慧模型，以其前所未有的效率和強大功能正在革新整個領域。RAG的關鍵優勢之一是其適應性。它可以無縫地應用於任何型別的資料，無論是文字、影像還是音訊。這種多功能性使RAG生態系統成為增強生成式人工智慧能力的可靠且高效的工具。
RAG框架的定義
首先，我們將在高層次上定義RAG框架。然後，我們將定義三種主要的RAG組態：樸素RAG、進階RAG和模組化RAG。我們還將比較RAG和微調，並確定何時使用這些方法。RAG只能在一個生態系統中存在，我們將在本章中設計和描述這樣一個生態系統。資料需要來自某個地方並被處理。檢索需要一個有組織的環境來檢索資料，而生成式人工智慧模型有輸入限制。
RAG生態系統
資料的來源和處理是RAG生態系統中的關鍵組成部分。檢索需要一個有組織的環境，而生成模型則需要符合特定的輸入限制。為了實作高效的RAG系統，必須設計一個完善的生態系統，以支援資料的檢索和生成過程。
樸素RAG、進階RAG和模組化RAG
本章將詳細介紹三種主要的RAG組態：
- 樸素RAG：根據關鍵字搜尋和匹配的簡單RAG實作。
- 進階RAG：使用向量搜尋和根據索引的檢索來提高檢索效率和準確性。
- 模組化RAG：結合了樸素RAG和進階RAG的優點，提供更靈活和強大的檢索功能。
樸素RAG實作
# 樸素RAG實作範例
def naive_rag(query, documents):
# 簡單的關鍵字搜尋和匹配
results = []
for doc in documents:
if query.lower() in doc.lower():
results.append(doc)
return results
# 使用範例
query = "檢索增強生成"
documents = ["這是一個關於檢索增強生成的介紹", "另一個檔案不包含查詢詞"]
results = naive_rag(query, documents)
print(results)
內容解密：
上述程式碼展示了一個簡單的樸素RAG實作。它透過遍歷檔案列表並檢查查詢詞是否出現在檔案中來進行關鍵字搜尋和匹配。這種方法簡單直接，但可能無法處理更複雜的查詢或提供高精確度的結果。
進階RAG實作
# 進階RAG實作範例
import numpy as np
from scipy import spatial
def advanced_rag(query, documents):
# 使用向量搜尋進行進階檢索
query_vector = np.array([0.1, 0.2, 0.3]) # 假設的查詢向量
document_vectors = [np.array([0.4, 0.5, 0.6]), np.array([0.7, 0.8, 0.9])] # 假設的檔案向量
similarities = []
for vec in document_vectors:
similarity = 1 - spatial.distance.cosine(query_vector, vec)
similarities.append(similarity)
return similarities
# 使用範例
query = "進階檢索查詢"
documents = ["檔案1", "檔案2"]
similarities = advanced_rag(query, documents)
print(similarities)
內容解密：
上述程式碼展示了一個進階RAG實作，使用向量搜尋來計算查詢向量與檔案向量之間的相似度。這種方法可以提供更準確的檢索結果，並且能夠處理更複雜的查詢需求。
