一文让你重新认识RAG新一代高级架构：检索→重排→压缩→生成全揭秘​

RAG新一代高级架构由四个核心步骤组成：检索、重排、压缩和生成，这一架构通过高效的信息检索技术，快速定位所需信息；重排步骤则对信息进行优化组合，提高信息质量；压缩步骤则通过算法优化，减少信息冗余；最终生成步骤则根据用户需求，生成个性化的信息输出，该架构在提升信息处理效率、优化用户体验方面表现出色，是信息处理领域的一项重要创新。

一文让你重新认识RAG新一代高级架构：检索→重排→压缩→生成全揭秘

在人工智能和深度学习技术飞速发展的今天,自然语言处理（NLP）领域迎来了前所未有的变革，作为这一领域的佼佼者，RAG（Retriever-Augmented Generator）新一代高级架构正逐步成为研究和应用的热点，本文将全面揭秘RAG架构的核心流程——检索（Retrieval）、重排（Reordering）、压缩（Compression）和生成（Generation），带你深入了解这一创新技术背后的原理与实现。

RAG架构的诞生背景

RAG架构的兴起,源于传统生成式模型在应对复杂、开放域任务时的局限性，传统的生成模型，如GPT系列，虽然在文本生成方面表现出色，但在处理需要广泛知识和事实信息的任务时，往往显得力不从心，在问答系统、知识增强写作等场景中，模型需要具备从大量文本中检索相关信息并进行有效整合的能力。

在此背景下,RAG架构应运而生，它通过结合检索模块和生成模块，实现了更加高效、精准的信息提取与文本生成，本文将围绕RAG架构的四大核心步骤，逐一进行解析。

检索（Retrieval）

1 检索模块的作用

检索是RAG架构的第一步,也是至关重要的一步，它负责从海量的文本数据中，快速、准确地检索出与当前任务相关的关键信息，与传统的基于TF-IDF或BM25的检索方法不同，RAG架构中的检索模块通常基于深度学习模型，如BERT或RoBERTa，这些模型能够更好地理解文本语义，从而提高了检索的准确性和效率。

2 检索策略与实现

在RAG架构中,检索策略通常包括以下几个步骤：

1. 问题编码：将用户输入的问题或请求编码为向量形式，以便模型能够“理解”用户的意图。
2. 文档检索：从预先构建的索引中，根据问题向量检索出最相关的文档或段落，这一步通常依赖于高效的相似度计算算法。
3. 候选筛选：对检索到的候选文档进行过滤和排序，选出最符合用户需求的前几个结果。

3 检索效果评估

为了评估检索模块的效果,研究者们通常采用多种指标，包括准确率（Precision）、召回率（Recall）、F1值等，随着近年来对效率要求的提高，检索速度也成为衡量指标之一。

重排（Reordering）

1 重排模块的重要性

尽管检索模块能够找到与任务相关的文档,但这些文档可能并不完全符合用户的实际需求，重排模块的作用就是对这些文档进行进一步的加工和整合，以形成更加连贯、符合语境的输出。

2 重排策略与实现

重排策略通常包括以下几个步骤：

1. 信息抽取：从检索到的文档中抽取关键信息，包括实体、关系、事件等，这一步可以借助实体链接、关系抽取等NLP技术实现。
2. 信息整合：将抽取的信息进行合并、去重、排序等操作，以形成更加连贯的文本结构。
3. 语境适应：根据用户的具体需求和上下文信息，对整合后的文本进行进一步的调整和优化。

3 重排效果评估

重排效果的评价主要依赖于人工标注的数据集和相应的评价指标,常见的评估方法包括BLEU、ROUGE等自动评估指标，以及通过人类评测来评估输出的流畅性、相关性等。

压缩（Compression）

1 压缩模块的意义

在RAG架构中,压缩模块的主要作用是对重排后的文本进行进一步的压缩和优化，以减少冗余信息，提高生成的效率和质量。

2 压缩策略与实现

压缩策略通常包括以下几个步骤：

1. 文本简化：通过去除冗余词汇、短语或句子，使文本更加简洁明了，这一步可以借助文本摘要、句子压缩等技术实现。
2. 语义保留：在压缩过程中保持原文的语义信息不丢失或尽量少丢失，这要求模型具备较高的语义理解能力。
3. 风格调整：根据用户需求调整文本的风格或语气，使其更加符合特定场景的要求，将正式语言转换为非正式语言等。

3 压缩效果评估

压缩效果的评估主要依赖于压缩率和保持率两个指标,压缩率衡量的是压缩后文本相对于原文的缩减程度；保持率则衡量的是压缩后文本在保留原文语义方面的表现，两者之间的平衡是评估的关键。

生成（Generation）

1 生成模块的核心任务

生成模块是RAG架构的最后一步,也是最终输出结果的产生阶段，它的核心任务是将经过检索、重排和压缩处理后的信息整合成符合用户需求的最终文本。

2 生成策略与实现

生成策略通常包括以下几个步骤：

1. 模板填充：根据用户需求选择合适的模板进行填充，这一步可以大大提高生成的效率和准确性，在撰写邮件时可以选择标准的邮件模板进行填充。
2. 语言模型生成：利用预训练的语言模型（如GPT系列）进行文本生成，这一步可以产生更加丰富、自然的文本内容，结合前面的检索和重排结果，可以进一步提高生成的准确性和相关性。
3. 后处理优化：对生成的文本进行进一步的优化和调整，以提高其流畅性、可读性和符合性（如符合特定领域的术语规范），这一步可以借助语言润色、语法检查等技术实现。

3 生成效果评估与改进方向

生成效果的评估主要依赖于自动评估指标和人类评测相结合的方式,常见的自动评估指标包括BLEU、ROUGE等；而人类评测则能够更直观地反映生成的文本是否符合用户需求以及是否具备较高的质量，针对当前生成模型存在的问题和不足（如生成结果过于单一、缺乏创造性等），未来的研究方向可能包括引入更多样化的训练数据、优化模型结构以及结合人类反馈进行迭代优化等方向，通过不断的研究和改进，RAG架构有望在更多领域发挥更大的作用和价值，同时随着技术的不断进步和应用的深入拓展未来我们有望看到更多基于RAG架构的创新应用涌现出来为人们的生活带来更多便利和惊喜！