RAG 技術應用進階問答與搜尋

– 8 分鐘閱讀

RAG 技術結合檢索與生成模型，提升問答和搜尋應用的效能。系統先從大量文字資料中檢索與問題相關的資訊，再由生成模型產出精準答案。LangChain 工具集提供檔案載入器，支援多種格式，方便整合至 RAG 應用。文字分割技術將長文字分割成小段落，有助於系統理解和處理複雜文字。代理人系統設計中，不同型別的代理人扮演關鍵角色，LangGraph 則能增強代理人能力，設計更複雜的代理人邏輯，以適應環境變化。理解代理人的輸入、輸出和執行器，並根據環境複雜度、目標清晰度和資源限制選擇合適的代理人型別至關重要。LangChain 提供 LangGraph 和 AgentExecutor 等工具，輔助建構代理人系統，並需考量環境、目標和資源變化等因素。

進階問答和搜尋應用：根據 RAG 的開發

RAG 的重要性

在現代的自然語言處理（NLP）中，Retrieval-Augmented Generation（RAG）是一種強大的技術，能夠顯著提升問答和搜尋應用的效能。RAG 的核心思想是結合檢索和生成模型，以提供更準確、更相關的答案。這種方法使得系統不僅能夠理解使用者的問題，也能夠從大量的文字資料中檢索出最相關的資訊。

RAG 的工作原理

RAG 的工作流程通常包括兩個主要步驟：檢索和生成。首先，系統使用檢索模型從大型文字資料函式庫中找出與使用者問題最相關的檔案或段落。然後，生成模型根據這些相關檔案生成最終的答案。這種結合檢索和生成的方法使得 RAG 能夠提供比傳統方法更準確、更具針對性的答案。

RAG 實際應用案例

一個典型的 RAG 應用案例是開發一個能夠回答使用者複雜問題的聊天機器人。例如，當使用者詢問一個關於特定產品的技術問題時，聊天機器人可以使用 RAG 技術從產品檔案和知識函式庫中檢索出最相關的資訊，並生成一個清晰、準確的答案。

自行嘗試

要開始使用 RAG，開發者可以先了解 LangChain 的組成部分，包括檔案載入器（Document Loaders）、檔案載入器在行動中的應用、以及如何處理不同格式的檔案，如 PDF、CSV 和 JSON 檔案。同時，掌握文字分割技術也是非常重要的，因為它能夠幫助系統更好地理解和處理複雜的文字資料。

LangChain 元件

LangChain 是一個強大的工具集，能夠幫助開發者快速構建和佈署 RAG 應用。它提供了多種元件，包括檔案載入器，可以用於從不同來源載入檔案；檔案載入器在行動中的應用，展示瞭如何在實際場景中使用這些元件；以及如何處理不同格式的檔案，如 PDF、CSV 和 JSON 檔案。

檔案載入器

檔案載入器是 LangChain 中的一個關鍵元件，負責從不同來源載入檔案。它支援多種檔案格式，包括 PDF、CSV 和 JSON 檔案，使得開發者可以輕鬆地將這些檔案整合到自己的 RAG 應用中。

檔案載入器在行動中的應用

在實際應用中，檔案載入器可以用於構建一個能夠從大量檔案中檢索資訊的系統。例如，開發者可以使用檔案載入器從一個包含數千個 PDF 檔案的資料函式庫中載入檔案，並將其整合到一個 RAG 系統中，以提供更準確的答案。

處理 PDF 檔案

處理 PDF 檔案是 RAG 應用中的一個重要方面。LangChain 提供了強大的工具，可以幫助開發者輕鬆地將 PDF 檔案轉換為可被 RAG 系統理解的格式。

處理 CSV 檔案

CSV（逗號分隔值）檔案是一種常見的資料交換格式。LangChain 提供了工具，可以幫助開發者將 CSV 檔案整合到 RAG 系統中，以便更好地理解和處理這些資料。

處理 JSON 檔案

JSON（JavaScript 物件表示法）是一種輕量級的資料交換格式。LangChain 支援 JSON 檔案的處理，使得開發者可以輕鬆地將 JSON 資料整合到自己的 RAG 應用中。

文字分割

文字分割是一種重要的技術，用於將長文字分割成更小的段落或句子，以便 RAG 系統可以更好地理解和處理這些文字。LangChain 提供了強大的文字分割工具，可以幫助開發者提高 RAG 系統的效能。

文字分割的工作原理：一個全面範例

遞迴分割

在文字分割的過程中，我們經常會遇到需要將長篇文字分割成小段的需求。這可以透過遞迴分割的方式來實作。以下是一個簡單的範例：

def recursive_split(text, length):
    """
    遞迴分割文字

    :param text: 要分割的文字
    :param length: 每段的最大長度
    :return: 分割後的文字列表
    """
    if len(text) <= length:
        return [text]
    else:
        # 找到第一個空格的位置
        space_index = text.find(' ', length)
        if space_index == -1:
            # 如果找不到空格，直接分割
            return [text[:length]] + recursive_split(text[length:], length)
        else:
            # 如果找到空格，分割並遞迴
            return [text[:space_index]] + recursive_split(text[space_index+1:], length)

# 測試
text = "這是一個很長的文字，需要被分割成小段。"
length = 20
result = recursive_split(text, length)
for i, segment in enumerate(result):
    print(f"段落 {i+1}: {segment}")

內容解密：

在上述程式碼中，我們定義了一個 recursive_split 函式，它接受兩個引數：text（要分割的文字）和 length（每段的最大長度）。函式首先檢查如果文字的長度小於或等於 length，就直接傳回包含整個文字的列表。如果文字太長，函式會找到第一個空格的位置（從 length 的位置開始），然後分割文字，並遞迴地對剩下的部分進行分割。

結果與解釋

執行上述程式碼後，你會得到分割後的文字列表，每個元素代表一段文字。這種方法保證了每段文字的長度不超過指定的限制，並且盡量保持了原始文字的連貫性。

圖表翻譯：

@startuml
skinparam backgroundColor #FEFEFE
skinparam componentStyle rectangle

title RAG 技術應用進階問答與搜尋

package "圖論網路分析" {
    package "節點層" {
        component [節點 A] as nodeA
        component [節點 B] as nodeB
        component [節點 C] as nodeC
        component [節點 D] as nodeD
    }

    package "中心性指標" {
        component [度中心性
Degree Centrality] as degree
        component [特徵向量中心性
Eigenvector Centrality] as eigen
        component [介數中心性
Betweenness Centrality] as between
        component [接近中心性
Closeness Centrality] as close
    }
}

nodeA -- nodeB
nodeA -- nodeC
nodeB -- nodeD
nodeC -- nodeD

nodeA --> degree : 計算連接數
nodeA --> eigen : 計算影響力
nodeB --> between : 計算橋接度
nodeC --> close : 計算距離

note right of degree
  直接連接數量
  衡量局部影響力
end note

note right of eigen
  考慮鄰居重要性
  衡量全局影響力
end note

@enduml

圖表翻譯：

上述流程圖描述了遞迴分割文字的過程。它從檢查原始文字的長度開始，如果長度在允許範圍內，就直接傳回整個文字。如果長度超過限制，則嘗試找到第一個空格的位置。如果找到空格，就在那裡分割文字，並對剩下的部分遞迴地進行相同的操作。如果找不到空格，就直接在指定長度處分割文字。最終，所有分割好的段落都會被傳回。

檢視問題

  1. 遞迴分割的主要優點是什麼？
  2. 如何在不使用遞迴的情況下實作文字分割？

回答

  1. 遞迴分割可以保證每段文字的長度不超過指定的限制，並且盡量保持了原始文字的連貫性。
  2. 可以使用迴圈來實作文字分割，但這可能會導致程式碼更加複雜。

進一步閱讀

  • 有關遞迴函式的詳細介紹，可以參考相關的程式設計教材或線上資源。
  • 文書處理和自然語言處理是電腦科學中非常重要的領域，有很多值得深入研究的話題。

代理人建構：打造多元代理人型別

在代理人系統的設計中，瞭解如何建構不同型別的代理人至關重要。這涉及到代理人的設計、實作、以及定義代理人的目標。讓我們深入探討代理人的世界，瞭解代理人的基本概念、代理人的輸入和輸出、以及代理人執行器（AgentExecutor）的角色。

代理人基本概念

代理人是一個可以感知環境並根據其感知做出決策的實體。它可以是軟體程式、機器人，甚至是人類。代理人的核心是其能夠根據環境的變化調整自己的行為，以達到特定的目標。

代理人的輸入和輸出

代理人的輸入是指它從環境中收集到的資訊，例如感測器資料、使用者輸入等。代理人的輸出則是它根據收集到的資訊做出的決策和行動，例如控制機器人的動作、顯示結果給使用者等。

代理人執行器（AgentExecutor）

代理人執行器是負責執行代理人決策的元件。它接收代理人的輸出，並將其轉化為實際的行動。代理人執行器可以是軟體程式，也可以是硬體裝置，取決於代理人的實作方式。

建構代理人：LangGraph 增強能力

LangGraph 是一種強大的工具，能夠幫助我們建構具有增強能力的代理人。透過 LangGraph，我們可以設計和實作複雜的代理人邏輯，從而使代理人能夠更好地適應環境的變化。

代理人型別

代理人有多種型別，每種型別都有其特定的應用場景。以下是幾種常見的代理人型別：

  1. 簡單反應代理人：這種代理人根據當前的狀態做出反應，不考慮未來的結果。
  2. 模型基礎代理人：這種代理人根據對環境的模型做出決策，嘗試預測未來的結果。
  3. 根據目標的代理人：這種代理人根據特定的目標做出決策，嘗試達到最佳的結果。

選擇代理人型別的標準

選擇適合的代理人型別取決於具體的應用場景和需求。以下是幾個需要考慮的因素：

  1. 環境的複雜度：如果環境很複雜，可能需要更先進的代理人型別。
  2. 目標的清晰度：如果目標很明確，可能需要根據目標的代理人。
  3. 資源的限制：如果資源有限，可能需要簡單的代理人型別。

LangChain 代理人

LangChain 是一種根據語言的代理人框架，能夠幫助我們建構複雜的代理人系統。LangChain 提供了一系列的工具和工具包，能夠使我們更容易地設計和實作代理人。

工具和工具包

LangChain 提供了多種工具和工具包，能夠幫助我們建構代理人。以下是幾個例子：

  1. LangGraph：一種根據圖形的工具，能夠幫助我們設計和實作複雜的代理人邏輯。
  2. AgentExecutor：一種工具，能夠執行代理人的決策和行動。

考慮因素

建構代理人時，需要考慮多種因素，包括：

  1. 環境的變化：需要考慮環境的變化對代理人的影響。
  2. 目標的變化：需要考慮目標的變化對代理人的影響。
  3. 資源的限制：需要考慮資源的限制對代理人的影響。

透過考慮這些因素，我們可以設計和實作更好的代理人系統，以達到特定的目標。

從技術架構視角來看，Retrieval-Augmented Generation (RAG) 的核心價值在於整合檢索模型與生成模型，彌補了傳統 NLP 系統在資訊檢索和答案生成方面的不足。分析其工作原理，RAG 透過先檢索後生成的兩階段流程，有效提升了問答系統的準確性和相關性，並在處理複雜問題、整合多元資料源等方面展現出顯著優勢。然而，RAG 系統的效能高度依賴於檢索模型的品質和資料函式庫的完整性，這也構成了其目前的主要技術瓶頸。展望未來，隨著向量資料函式庫技術的持續發展和深度學習模型的精進，預期 RAG 的應用場景將更加廣泛，並在知識密集型產業，例如醫療、金融、法律等領域扮演更關鍵的角色。玄貓認為，RAG 代表了下一代問答和搜尋技術的重要發展方向，值得技術團隊深入研究並積極探索其商業應用價值。

玄貓 BlackCat

玄貓 BlackCat

技術愛好者，專注於分享程式開發、雲端技術與 AI 應用的心得體會。