RAG检索增强生成

RAG : retrieval augmented generation ： 检索增强生成

RAG工作流程

ETL ： extract transform load

1. extract ： 准备文档，，将文档读取为spring ai中的Document对象
2. transform: 将获取到的List<Document>转换成更加清晰的 `List
3. load: 将这些Document 写到目标存储中，，可以是文件系统FileDocumentWriter ，， 也可以是向量数据库VectorStore

流程

文档的收集和切割

1. 文档收集： 收集原始文档
2. 文档预处理： 清洗，，标准化文本格式
3. 文档切割： 基于不同的算法，，将长文档切割成适当大小的 chunks
   • 基于固定大小
   • 基于语义
   • 基于递归分割策略
     如果用的是阿里云的百炼，，可以根据ai切割，，自己手动调整每个chunk的内容

在读取文本的时候，可以设置文档的标签，，可以基于ai去总结元数据：再查找的时候，可以根据元数据过滤调部分信息
MetadataEnricher : 元数据增强器

• KeywordMetadataEnricher: 使用ai提取关键字，并添加到元数据
• SummaryMetadataEnricher： 使用ai进行文档摘要，并添加到元数据，，和KeywordMetadataEnricher不同的是，这个可以关联前后的文档片段，，进行总结（可以根据参数指定是否关联上下的文档片段，和提取几个关键词）

向量转换和存储

embedding : 嵌入： 是将 高维离散数据(如 文字，图片) 转换为 低维的连续向量的过程，，，，这些向量在数学空间中表示原始数据的语义特征，，使计算机能够理解数据间的相似性

向量转换： 使用Embedding模型 将 文本转换成 低维的连续向量，，可以捕获到文本的语义特性
向量存储： 将生成的向量 和 对应的文本，， 存放到向量数据库中，，支持高效的相似性搜索

文档过滤和检索

用户在查询的时候，也会把查询的内容转换成向量，，然后到向量数据库中查找相似的数据，，，，，基于元数据，关键词，自定义规则进行过滤，，搜索出来的东西根据相似度排序，，取最前面几个

名词

• Embedding : 是将高位离散数据(如 图片，文字) 转换为 低维连续向量的过程，，这些向量在数学空间中表示原始数据的语义特征，，使计算机能够理解数据间的相似性

• Embedding模型： 是指执行这种转换算法的机器学习模型,不同的Embedding模型产生的 向量表示 不同，维度数是向量表示的一个属性，，一般维度越高，表达能力更强，，可以捕获更丰富的语义信息和更细微的差别，，但同样也占用更多的存储空间

• 向量表示： vector representation : 是将文本，图像，声音等非结构化的数据转换为 稠密数值向量(dense vector)的过程 ，，，向量表示 = 维度数+ 各维度具体数值

• 向量数据库 ： 专门存储和检索向量数据的数据库系统

• 召回 ： 是信息检索的第一个阶段，，目标是从大规模数据集中快速筛选出可能相关的候选项子集，，强调速度和广度，并非精确度

• 精排 ： 是搜索 / 推荐系统 的最后阶段，，使用计算复杂度更高的算法，考虑更多特征和业务规则，对少量候选项进行更复杂，精细的排序

• Rank模型： 负责对召回阶段筛选出的候选集进行精确排序，考虑多种特征评估相关性（如：用户历史行为）

ETL 常用的类

• DocumentReader接口
  这个接口有很多实现类 ，，用来加载不同类型的数据，，变成Document对象

• DocumentTransformer接口 ： 转换

  • TextSplitter ： 通过一些算法，把一个很长的文本，，切块，，，文本分割器
  • TokenTextSplitter ： 基于语义的文本分割器，，考虑了语义边界，，比如句子结尾，，来创建有意义的段落
    这两个分割器都是不需要使用ai的，，，也可以调用ai来进行文档的分割

• DocumentWriter接口： 将Document写到目标存储中

  • FileDocumentWriter ： 基于文件系统
  • VectorStore ： 基于向量数据库，