0. 什么是RAG
大模型也不是万能的，也有局限性。
- LLM 的知识不是实时的
- LLM 可能不知道你私有的领域/业务知识
RAG（Retrieval Augmented Generation）顾名思义：通过检索的方法来增强生成模型的能力。你可以把这个过程想象成开卷考试。让 LLM 先翻书，再回答问题。
1. RAG基本流程
看图就很容易理解RAG的流程了：
（1）私有知识通过切分、向量化保存到向量数据库中，供后续使用
（2）用户提问时，将用户提问用同样的方式向量化，然后去向量数据库中检索
（3）检索出相似度最高的k个切分段落
（4）将检索结果和用户的提问放到Prompt模板中，组装成一个完整的Prompt
（5）组装好的Prompt给大模型，让大模型生成回答
理想状态下，大模型是完全依赖检索出的文档片段进行组织答案的
简化一下，可以看出RAG有两大过程：
- 加载文档，生成向量数据库
- 查询向量数据库，询问大模型得到答案
下面我们一步步拆解，深入了解下RAG的流程和实现RAG所需的基本模块。
2. 向量数据库的生成
2.1 文档加载与分块
首先加载我们私有的知识库。这里以加载PDF文件为例。Python提供了加载PDF的一些库，这里用 pdfminer。
- 安装 pdfminer：
pip install pdfminer.six
- 先看代码：
from pdfminer.high_level import extract_pages from pdfminer.layout import LTTextContainer class PDFFileLoader(): def __init__(self, file) -> None: self.paragraphs = self.extract_text_from_pdf(file, page_numbers=[0,3]) i = 1 for para in self.paragraphs[:3]: print(f"========= 第{i}段 ==========") print(para+"\n") i += 1 def getParagraphs(self): return self.paragraphs ################################# 文档的加载与切割 ############################ def extract_text_from_pdf(self, filename, page_numbers=None): '''从 PDF 文件中（按指定页码）提取文字''' paragraphs = [] buffer = '' full_text = '' # 提取全部文本 for i, page_layout in enumerate(extract_pages(filename)): # 如果指定了页码范围，跳过范围外的页 if page_numbers is not None and i not in page_numbers: continue for element in page_layout: if isinstance(element, LTTextContainer): full_text += element.get_text() + '\n' # 段落分割 lines = full_text.split('。\n') for text in lines: buffer = text.replace('\n', ' ') if buffer: paragraphs.append(buffer) buffer = '' row_count = 0 if buffer: paragraphs.append(buffer) return paragraphs PDFFileLoader("D:\GitHub\LEARN_LLM\RAG\如何向 ChatGPT 提问以获得高质量答案：提示技巧工程完全指南.pdf")
- 代码解释
（1）我们首先定义了一个 PDFFileLoader 的类，接收一个PDF文件路径。然后类内部调用extract_text_from_pdf去解析PDF文件并分段。
（2）extract_text_from_pdf中前半部分代码是利用 extract_pages 按页提取出PDF文件中的文字，然后组装成 full_text 。
（3）extract_text_from_pdf中后半部分代码是将 full_text 进行段落划分。
说明：因为每个PDF提取出来的文字格式可能不同，有的每一行后面都带有"\n\n"，有的不带有"\n\n"，有的每一行中的单词都粘在一起…，各种各样，所以PDF文字划分和段落分割的算法都无法做到完美适应所有PDF。本文重点不再这，所以粗暴地根据"。\n"划分了段落。实际应用中这里你应该按照你的PDF文件去进行调试和分割，段落划分这几行代码不能直接用。
可以简单看下我为什么能如此粗暴的划分段落：通过extract_pages提取出来的文本如下：
'如何向 ChatGPT 提问以获得高质量答案：提示\n技巧工程完全指南\n\n介绍\n\n我很高兴欢迎您阅读我的最新书籍《The Art
of Asking ChatGPT for High-Quality Answers: A complete \n\nGuide to
Prompt Engineering
Techniques》。本书是一本全面指南，介绍了各种提示技术，用于从\n\nChatGPT中生成高质量的答案 。\n\n我们将探讨如何使用不同的提示工程技术来实现不同的目标。ChatGPT是一款最先进的语言模型，能够生成\n\n类似人类的文本。然而，理解如何正确地向ChatGPT提问以获得我们所需的高质量输出非常重要。而这正是\n本书的目的 。\n\n无论您是普通人、研究人员、开发人员，还是只是想在自己的领域中将ChatGPT作为个人助手的人，本书都\n是为您编写的。我使用简单易懂的语言，提供实用的解释，并在每个提示技术中提供了示例和提示公式。通\n\n过本书，您将学习如何使用提示工程技术来控制ChatGPT的输出，并生成符合您特定需求的文本 。\n\n在整本书中，我们还提供了如何结合不同的提示技术以实现更具体结果的示例。我希望您能像我写作时一\n\n样，享受阅读本书并从中获得知识 。\n\n
\n\n
与原文对比，大体上按"。\n"来分割能与实际段落比较接近，所以本例我就先这样干了。这实际是不能用于实际项目的：
- 分割结果（打印前三段）：
2.2 创建向量数据库
本文以 chromadb 向量数据库为例进行实操。
- 安装向量数据库chromadb
pip install chromadb
2.2.1 创建过程
（1）创建一个向量数据库类。该类add_documents函数用来添加数据，它需要三个参数：
- 文档的向量
- 文档的原文
- 文档的id
import chromadb from chromadb.config import Settings class MyVectorDBConnector: def __init__(self, collection_name, embedding_fn): chroma_client = chromadb.Client(Settings(allow_reset=True)) # 为了演示，实际不需要每次 reset() chroma_client.reset() # 创建一个 collection self.collection = chroma_client.get_or_create_collection(name=collection_name) self.embedding_fn = embedding_fn def add_documents(self, documents): '''向 collection 中添加文档与向量''' self.collection.add( embeddings=self.embedding_fn(documents), # 每个文档的向量 documents=documents, # 文档的原文 ids=[f"id{i}" for i in range(len(documents))] # 每个文档的 id ) def search(self, query, top_n): '''检索向量数据库''' results = self.collection.query( query_embeddings=self.embedding_fn([query]), n_results=top_n ) return results
（2）文档的向量怎么来？可以通过OpenAI的embeddings接口计算得到：
from openai import OpenAI import os # 加载环境变量 from dotenv import load_dotenv, find_dotenv _ = load_dotenv(find_dotenv()) # 读取本地 .env 文件，里面定义了 OPENAI_API_KEY client = OpenAI() def get_embeddings(texts, model="text-embedding-3-small"): '''封装 OpenAI 的 Embedding 模型接口''' print(texts) print(model) data = client.embeddings.create(input=texts, model=model).data print(data) return [x.embedding for x in data]
（3）调用接口，创建向量数据库
# 创建一个向量数据库对象 vector_db = MyVectorDBConnector("demo", get_embeddings) # 向向量数据库中添加文档 vector_db.add_documents(pdf_loader.getParagraphs())
（4）测试查询
user_query = "什么是角色提示？" results = vector_db.search(user_query, 3) # 3是指查询出最相近的3块文本 for para in results['documents'][0]: print(para+"\n\n")
2.2.2 运行结果
（1）通过OpenAI的embeddings接口计算得到的文本向量
（2）查询结果，查找出最相近的3块文本
2.2.3 踩坑
2.2.3.1 坑一：NoneType object is not iterable
- 原因：传入的分块有空字符的情况。
不知道这种情况为什么会导致NoneType的错误，可能是OpenAI向量化时对特殊字符进行了去除？
- 解决方法：保证分块中没有全是特殊字符的分块即可。
2.2.3.2 坑二：Number of embeddings 9 must match number of ids 10
- 原因：可以看下下面的代码，上面的错误指的是embeddings是9个值，而ids有10个值。这是因为在解决坑一时，将里面最后那个空的文档分块去掉了，没去生成embeddings。
self.collection.add( embeddings=self.embedding_fn(documents), # 每个文档的向量 documents=documents, # 文档的原文 ids=[f"id{i}" for i in range(len(documents))] # 每个文档的 id )
- 解决方法：保证documents和embeddings的数组大小长度一致。
以上两个坑总体的解决方案代码，看下里面修改的部分（注释部分），在段落分割部分就把异常的分块去掉，从源头上保证documents的正常以及后面documents和embeddings数组大小一致：
# 段落分割 lines = full_text.split('。\n') for text in lines: buffer = text.strip(' ').replace('\n', ' ').replace('[', '').replace(']', '') ## 1. 去掉特殊字符 if len(buffer) < 10: ## 2. 过滤掉长度小于 10 的段落，这可能会导致一些信息丢失，慎重使用，实际生产中不能用 continue if buffer: paragraphs.append(buffer) buffer = '' row_count = 0 if buffer and len(buffer) > 10: ## 3. 过滤掉长度小于 10 的段落，这可能会导致一些信息丢失，慎重使用，实际生产中不能用 paragraphs.append(buffer) return paragraphs
注意：文档分块不一定是按段落分。
3. Prompt模板
上面我们已经拿到了检索回来的相关文档。下面我们写一个Prompt模板用来组装这些文档以及用户的提问。
def build_prompt(prompt_template, **kwargs): '''将 Prompt 模板赋值''' prompt = prompt_template for k, v in kwargs.items(): if isinstance(v,str): val = v elif isinstance(v, list) and all(isinstance(elem, str) for elem in v): val = '\n'.join(v) else: val = str(v) prompt = prompt.replace(f"__{k.upper()}__",val) return prompt prompt_template = """ 你是一个问答机器人。 你的任务是根据下述给定的已知信息回答用户问题。 确保你的回复完全依据下述已知信息。不要编造答案。 如果下述已知信息不足以回答用户的问题，请直接回复"我无法回答您的问题"。 已知信息: __INFO__ 用户问： __QUERY__ 请用中文回答用户问题。 """
注意以上最重要的提示词，要求大模型完全按照给定的文本回答问题：
你的任务是根据下述给定的已知信息回答用户问题。
确保你的回复完全依据下述已知信息。不要编造答案。
如果下述已知信息不足以回答用户的问题，请直接回复"我无法回答您的问题"。
4. 使用大模型得到答案
4.1 封装OpenAI接口
def get_completion(prompt, model="gpt-3.5-turbo-1106"): '''封装 openai 接口''' messages = [{"role": "user", "content": prompt}] response = client.chat.completions.create( model=model, messages=messages, temperature=0, # 模型输出的随机性，0 表示随机性最小 ) return response.choices[0].message.content
4.2 组装Prompt
prompt = build_prompt(prompt_template, info=results['documents'][0], query=user_query) print(prompt)
- 运行结果
4.3 使用大模型得到答案
response = get_completion(prompt) print(response)
- 运行结果
5. 总结
至此，我们已经实现了RAG的基本流程。总结下流程：
- 离线部分，可提前生成好
（1）文档加载与分块
（2）分块数据灌入向量数据库 - 在线部分
（3）解析用户提问，用户提问向量化
（4）查询向量数据库，得到最相似的k个文本块
（5）使用得到的k个文本块和用户提问组装Prompt模板
（6）询问大模型得到最终答案
5.1 封装RAG
我们将RAG流程封装一下，createVectorDB完成离线部分，创建出向量数据库和灌入数据。chat完成在线部分。
class RAG_Bot: def __init__(self, n_results=2): self.llm_api = get_completion self.n_results = n_results def createVectorDB(self, file): print(file) pdf_loader = PDFFileLoader(file) # 创建一个向量数据库对象 self.vector_db = MyVectorDBConnector("demo", get_embeddings) # 向向量数据库中添加文档，灌入数据 self.vector_db.add_documents(pdf_loader.getParagraphs()) def chat(self, user_query): # 1. 检索 search_results = self.vector_db.search(user_query,self.n_results) # 2. 构建 Prompt prompt = build_prompt(prompt_template, info=search_results['documents'][0], query=user_query) # 3. 调用 LLM response = self.llm_api(prompt) return response
- 使用
rag_bot = RAG_Bot() rag_bot.createVectorDB("D:\GitHub\LEARN_LLM\RAG\如何向 ChatGPT 提问以获得高质量答案：提示技巧工程完全指南.pdf") response = rag_bot.chat("什么是角色提示？") print("response=====================>") print(response)
5.2 完整代码
from pdfminer.high_level import extract_pages from pdfminer.layout import LTTextContainer class PDFFileLoader(): def __init__(self, file) -> None: self.paragraphs = self.extract_text_from_pdf(file, page_numbers=[0,3]) i = 1 for para in self.paragraphs: print(f"========= 第{i}段 ==========") print(para+"\n") i += 1 def getParagraphs(self): return self.paragraphs ################################# 文档的加载与切割 ############################ def extract_text_from_pdf(self, filename, page_numbers=None): '''从 PDF 文件中（按指定页码）提取文字''' paragraphs = [] buffer = '' full_text = '' # 提取全部文本 for i, page_layout in enumerate(extract_pages(filename)): # 如果指定了页码范围，跳过范围外的页 if page_numbers is not None and i not in page_numbers: continue for element in page_layout: if isinstance(element, LTTextContainer): full_text += element.get_text() + '\n' # 段落分割 lines = full_text.split('。\n') for text in lines: buffer = text.strip(' ').replace('\n', ' ').replace('[', '').replace(']', '') ## 1. 去掉特殊字符 if len(buffer) < 10: ## 2. 过滤掉长度小于 10 的段落，这可能会导致一些信息丢失，慎重使用，实际生产中不能用 continue if buffer: paragraphs.append(buffer) buffer = '' row_count = 0 if buffer and len(buffer) > 10: ## 3. 过滤掉长度小于 10 的段落，这可能会导致一些信息丢失，慎重使用，实际生产中不能用 paragraphs.append(buffer) return paragraphs # pdf_loader = PDFFileLoader("D:\GitHub\LEARN_LLM\RAG\如何向 ChatGPT 提问以获得高质量答案：提示技巧工程完全指南.pdf") from openai import OpenAI import os # 加载环境变量 from dotenv import load_dotenv, find_dotenv _ = load_dotenv(find_dotenv()) # 读取本地 .env 文件，里面定义了 OPENAI_API_KEY client = OpenAI() def get_embeddings(texts, model="text-embedding-3-small"): '''封装 OpenAI 的 Embedding 模型接口''' data = client.embeddings.create(input=texts, model=model).data return [x.embedding for x in data] import chromadb from chromadb.config import Settings class MyVectorDBConnector: def __init__(self, collection_name, embedding_fn): chroma_client = chromadb.Client(Settings(allow_reset=True)) # 为了演示，实际不需要每次 reset() chroma_client.reset() # 创建一个 collection self.collection = chroma_client.get_or_create_collection(name=collection_name) self.embedding_fn = embedding_fn def add_documents(self, documents): '''向 collection 中添加文档与向量''' self.collection.add( embeddings=self.embedding_fn(documents), # 每个文档的向量 documents=documents, # 文档的原文 ids=[f"id{i}" for i in range(len(documents))] # 每个文档的 id ) def search(self, query, top_n): '''检索向量数据库''' results = self.collection.query( query_embeddings=self.embedding_fn([query]), n_results=top_n ) return results # # 创建一个向量数据库对象 # vector_db = MyVectorDBConnector("demo", get_embeddings) # # 向向量数据库中添加文档 # vector_db.add_documents(pdf_loader.getParagraphs()) # user_query = "什么是角色提示？" # results = vector_db.search(user_query, 3) # for para in results['documents'][0]: # print(para+"\n\n") def build_prompt(prompt_template, **kwargs): '''将 Prompt 模板赋值''' prompt = prompt_template for k, v in kwargs.items(): if isinstance(v,str): val = v elif isinstance(v, list) and all(isinstance(elem, str) for elem in v): val = '\n'.join(v) else: val = str(v) prompt = prompt.replace(f"__{k.upper()}__",val) return prompt prompt_template = """ 你是一个问答机器人。 你的任务是根据下述给定的已知信息回答用户问题。 确保你的回复完全依据下述已知信息。不要编造答案。 如果下述已知信息不足以回答用户的问题，请直接回复"我无法回答您的问题"。 已知信息: __INFO__ 用户问： __QUERY__ 请用中文回答用户问题。 """ ########################### 大模型接口封装 ############################# def get_completion(prompt, model="gpt-3.5-turbo-1106"): '''封装 openai 接口''' messages = [{"role": "user", "content": prompt}] response = client.chat.completions.create( model=model, messages=messages, temperature=0, # 模型输出的随机性，0 表示随机性最小 ) return response.choices[0].message.content # prompt = build_prompt(prompt_template, info=results['documents'][0], query=user_query) # print(prompt) # response = get_completion(prompt) # print(response) ################################## 基于向量检索的 RAG ################## class RAG_Bot: def __init__(self, n_results=2): self.llm_api = get_completion self.n_results = n_results def createVectorDB(self, file): print(file) pdf_loader = PDFFileLoader(file) # 创建一个向量数据库对象 self.vector_db = MyVectorDBConnector("demo", get_embeddings) # 向向量数据库中添加文档，灌入数据 self.vector_db.add_documents(pdf_loader.getParagraphs()) def chat(self, user_query): # 1. 检索 search_results = self.vector_db.search(user_query,self.n_results) # 2. 构建 Prompt prompt = build_prompt(prompt_template, info=search_results['documents'][0], query=user_query) print("prompt===================>") print(prompt) # 3. 调用 LLM response = self.llm_api(prompt) return response rag_bot = RAG_Bot() rag_bot.createVectorDB("D:\GitHub\LEARN_LLM\RAG\如何向 ChatGPT 提问以获得高质量答案：提示技巧工程完全指南.pdf") response = rag_bot.chat("什么是角色提示？") print("response=====================>") print(response)
6. 思考
RAG 是一个增强大模型垂直领域能力和减少幻觉的通用方法论，所以了解其原理和流程对实现出效果较好的大模型应用非常有用。
但是上面也可以看到，它也限制了大模型使用其自身的知识库去回答问题，只能够用给定的文本回复问题。这就导致这个RAG应用的通用性大大降低。
另外，从RAG流程中也可以看到要想实现的效果好，也是困难重重：
（1）预处理： 首先文本分割的块要恰到好处
- 文本分割的粒度太小，查找到的参考文本较少
- 文本颗粒度太大，参考文本太多，消耗token，同时也会带入更多的干扰信息，导致大模型出现幻觉的概率增加
（2）有些问题的回答是需要依赖上下文的，怎样将上下文所在的文本块都找出来也不容易
（3）召回正确性：召回文档的相关性也对结果比较重要。查找出的文档虽然与用户提问的向量值比较相似，但某些时候，最相似的并不一定是与问题答案相关的
（4）大模型本身的能力对结果也比较重要
目前针对以上各个困难都有非常多的研究，还在快速发展阶段，未形成一套通用、效果好的方法论。
后面可以针对这部分进行深入探索和学习，关注和整理当下最新的RAG调优方法。敬请期待。
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