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人工智能与大模型

如何提高 RAG 模型的性能

2024.10.25 36分钟阅读

介绍

检索增强生成（RAG）模型，通常称为 RAG 系统，在人工智能行业受到了广泛关注。模型背后的概念很简单：我们不在大量数据上训练模型，而是允许模型在需要时从单独的数据集中检索信息。

那么它是如何改进机器学习模型的呢？首先，训练或微调大型语言模型（LLM）的过程极其昂贵、耗时且乏味。它需要训练有素的机器学习和人工智能从业者。RAG 系统利用基础 LLM 并增加输入，使您的模型保持最新状态，同时仍然能够合并新数据。当生成新数据时，它几乎可以立即添加到检索数据库中。

在本文中，我们将重点介绍如何优化 RAG 系统，使其尽可能高效。从多个角度介绍 RAG 系统，更深入地了解它们的运行方式以及我们如何优化它们。

我们将简要介绍检索增强生成，但您可以在我们之前发过的关于 RAG 如何使 LLM 比以前更加智能的文章中更深入地阅读。

理解 RAG 模型

顾名思义，RAG 模型由三个主要部分组成：检索（Retrieval）、增强（Augmentation）和生成（Generation）。这些组件代表了模型的一般工作流程，每个单独的组件都包含更多的细节。

查询输入-该过程始于用户输入查询或提示，例如要求 LLM 执行回答问题或帮助研究主题等任务。根据模型及其训练数据，您可以依赖基础模型的训练数据，也可以依赖为模型提供数据。
查询编码-使用编码器模型将查询编码为向量表示，通常是预训练的语言模型，如 BERT 或其他基于转换器的模型。这种向量表示捕获了查询的语义含义。
信息检索-使用编码的查询向量，系统从提供的数据中检索相关文档或段落。这个检索步骤至关重要，可以使用各种技术来实现，如密集检索和稀疏检索。高级索引技术也可用于加快检索过程。从检索到的文档中，选择前N个候选者（基于相关性得分）。这些文档被认为与输入查询最相关，是生成最终响应不可或缺的一部分。
文档编码-然后将每个选定的候选文档从矢量表示解码为人类可理解的语言。此步骤确保检索到的数据将在生成阶段使用。
响应生成-将连接的向量馈送到 GPT、Mistral、Llama 或其他 LLM 中。生成器根据输入产生连贯且上下文适当的响应。理想情况下，此响应应以清晰和相关的方式回答查询或提供所需的信息。

那么，我们可以加快这一过程的哪些方面呢？它的名字！我们可以优化 RAG 中的检索（Retrieval）、增强（Augmentation）和生成（Generation）。

改进 RAG 检索-增加矢量化

提高 RAG 系统性能的一种有效方法是通过增加维度和值精度来增强矢量化过程，创建更详细和精确的嵌入。矢量化过程将单词或短语转换为数字向量，以捕获它们的含义和关系，并将其存储在维度数据库中。通过增加每个数据点的粒度，我们可以希望实现更准确的 RAG 模型。

增加向量维度-增加维度的数量可以让向量捕捉到单词更细微的特征。更高维的向量可以编码更多的信息，更丰富地表示单词的含义、上下文以及与其他单词的关系。

低维向量：一些基本的嵌入模型可能会将单词转换为 512 维向量。
高维向量：更复杂的模型可以将一个单词转换为超过 4000 维的向量。

提高值精度-通过增加值的范围，可以增强向量表示的粒度。这意味着该模型可以捕捉单词之间更微妙的差异和相似之处，从而实现更精确和准确的嵌入。

低精度向量：在一个简单的模型中，字段值的范围可能从 0 到 10。
高精度矢量：为了提高精度，您可以将此范围从 0 扩展到 1000 甚至更高。这使得模型能够捕获更准确的值。例如，人类的年龄通常在 1 到 100 岁之间，因此 0 到 10 岁的范围将缺乏准确表示的必要能力。扩大范围可以增强模型更准确地反映现实世界变化的能力。

然而，值得注意的是，这些优化是有代价的。增加系统的向量维数和精度值将导致更大、存储量更大、计算量更大的模型。

改进 RAG 增强-多个数据源

在检索增强生成（RAG）系统中，检索组件负责获取生成模型用于生成响应的相关信息。

通过整合多个数据源，我们可以显著提高 RAG 系统的性能和准确性。这种方法被称为增强优化，它利用各种信息存储库来提供更丰富、更全面的上下文，最终导致更好的响应。这里有一些例子：

医疗保健-RAG 系统旨在通过回答复杂的医疗查询来帮助医生，从医学期刊和患者病历中检索信息以制定量身定制的回答，这将使 RAG 系统受益匪浅。
法学-旨在协助律师进行案件研究的 RAG 系统可以从检索多个相关案件的信息中受益。通过将每个案例中的主题矢量化，RAG 模型可以在收到提示时确定哪个案例可用于支持或论证法律立场。
技术文档-对于任何产品、软件、硬件，甚至棋盘游戏，RAG LLM 回答了常见问题可以极大地帮助消费者获得快速响应，而无需阅读大量的用户手册术语。

改进 RAG 生成——选择最优模型

尽管在实现检索增强生成（RAG）系统时，使用最先进的 LLM 通常可以保证卓越的内容生成和分析能力，但选择最复杂的 LLM 并不总是最好的选择。

以下是在使用 RAG 系统的生成部分时需要关注的五点。

复杂性与效率——虽然 GPT 或 Llama 等高级 LLM 功能强大，但它们也带来了巨大的计算成本和资源需求。将这些模型集成到 RAG 系统中可能会引入延迟问题或使计算资源紧张，特别是在需要实时响应能力的场景中。
用例-基于 RAG 的 LLM 的有效性在很大程度上取决于特定的用例和领域要求。在某些情况下，更简单的微调模型可能优于更复杂、通用的 LLM。根据应用程序的需求定制模型选择，确保计算资源得到有效利用，而不会影响性能。阅读更多我们什么时候该对 LLM 进行微调和使用 RAG ？
用户体验和响应性-对于响应性和实时交互至关重要的应用程序，在较小的 LLM 中优先考虑速度和效率可以增强用户体验。一种平衡计算效率和有效内容生成的简化方法可确保用户收到快速和相关的响应。
成本考虑因素-部署基于 RAG 的复杂 LLM 可能涉及更高的硬件和/或运营成本。评估运营目标，权衡收益与成本，就投资于高度复杂的 RAG 部署做出明智的决定。

提高 RAG 模型的速度——硬件

基于 RAG 的 LLM 的巨大价值因其优化、成本效益和高效使用的潜力而得到推广。这些扩展已经提供了一种强大的方法来增强 LLM 的功能，允许它们检索和合并最新信息，确保您的模型保持相关性和准确性。

然而，在所有可能的情况下改进 RAG 系统会导致其他考虑。提高向量精度可以提高检索精度，但会导致更高的计算成本、更长的训练时间和较慢的推理响应速度。最有效的 RAG 系统是根据您的独特需求和目标量身定制的系统，在不损害整体有效性的情况下实现最佳性能。定制您的 RAG 系统以符合您的特定用例、数据源和操作要求将得到最佳的结果。

存储数据并为 RAG 提供动力的系统也是如此。对高性能硬件的需求很高，以提供与人工智能行业竞争对手相比的最佳性能。但这些系统很少是一刀切的。联泰集群的目标是在不影响性能的情况下，在固定预算内为您的需求和目标量身定制更合适的算力系统。凭借 16 年多的专业知识，我们与人工智能初创公司、知名研究机构和财富 500 强公司合作，为各种工作负载构建了算力系统。我们的专业知识随时可以掌握在您手中，可以为您配置最好的数据中心基础设施，为您的创新提供动力，并与世界分享。