当前位置：首页 > wzjs >正文

大屏网站做响应竞价关键词优化软件

wzjs 2025/8/1 22:27:18

大屏网站做响应,竞价关键词优化软件,商城网站建设合同,深圳惠州网站建设1、 RAG 技术演进三阶段 RAG 技术在适应复杂应用场景和不断发展的技术需求中，经历了从最初的 Naive RAG （朴素 RAG），到流程优化的 Advanced RAG，再到更具灵活性的 Modular RAG 的演变。这三个范式之间具有继承与发展…

在这里插入图片描述

1、 RAG 技术演进三阶段

RAG 技术在适应复杂应用场景和不断发展的技术需求中，经历了从最初的 Naive RAG （朴素 RAG），到流程优化的 Advanced RAG，再到更具灵活性的 Modular RAG 的演变。
这三个范式之间具有继承与发展的关系：

Advanced RAG 是 Modular RAG 的一种特例形式
而 Naive RAG 则是 Advanced RAG 的基础特例
通过这种逐步演进，RAG 技术不断优化，以应对更复杂的任务和场景需求
- Naive RAG：基础流程（索引→检索→生成），适用于简单场景。
- Advanced RAG：通过 检索前/中/后优化，提升复杂任务表现。
- Modular RAG：模块化设计 + 动态编排，实现灵活适配复杂需求。

2、 Advanced RAG 优化策略

1.定义与核心思想

Advanced RAG（Retrieval-Augmented Generation）是对传统RAG技术的优化，通过改进检索策略、动态更新知识库、多模态数据融合等方式，提升生成结果的准确性和上下文相关性。其核心目标是通过更智能的检索机制，减少生成模型的幻觉（Hallucination）问题。

2.检索策略

检索前：
- 滑动窗口分块：保留重叠文本，避免上下文割裂。
- 分层索引：句子级/段落级/文档级嵌入，适配不同查询粒度。
- 查询重写与扩展：增强查询语义（如“Nvidia财务表现” → “Nvidia 2021-2023年收入、利润趋势”）。
```
# 查询重写示例（伪代码）  
def query_rewrite(original_query):  return llm.generate(f"将以下查询重写为更具体的专业问题：{original_query}")  
```

检索中：

假设文档嵌入（HyDE）：生成假设答案辅助检索。

# HyDE 实现示例（伪代码）  
hypothetical_answer = llm.generate("假设回答：" + user_query)  
vector = embed(hypothetical_answer)  
results = vector_db.search(vector)

混合检索：结合语义（向量）与关键词（BM25）匹配。

from langchain.retrievers import BM25Retriever, EnsembleRetriever  
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings  
from langchain.vectorstores import FAISS  # 稀疏检索（BM25）  
bm25_retriever = BM25Retriever.from_texts(texts)  
# 稠密检索（FAISS）  
embeddings = OpenAIEmbeddings()  
faiss_retriever = FAISS.from_texts(texts, embeddings).as_retriever()  
# 混合检索  
ensemble_retriever = EnsembleRetriever(  retrievers=[bm25_retriever, faiss_retriever],  weights=[0.5, 0.5]  
)

检索后：
- 重排序：基于相关性模型二次排序。
- 多跳推理：跨文档整合信息（如“技术演化”需多阶段检索）。

3. 动态知识更新：

实时将新数据写入向量数据库（如通过流处理框架Kafka），确保检索内容与时俱进。
支持增量索引更新，避免全量重建的开销。

4. 强化学习优化检索：

基于用户反馈（如点击率、修正记录）训练强化学习模型，动态调整检索权重。

5.应用场景

金融问答系统：实时检索市场新闻与财报数据，生成投资建议。
医疗诊断辅助：结合最新医学论文与患者病历，生成个性化诊断报告。

3、 Modular RAG 的核心设计

1.定义与架构设计

Modular RAG将传统RAG拆分为独立模块（如检索器、预处理器、生成器），通过标准化接口实现灵活组合与替换。模块化设计便于单独优化各组件，并支持分布式部署。

2.编排机制（Orchestration）

路由（Routing）：根据查询复杂度选择处理流程（直接回答 vs 深度检索）。
调度（Scheduling）：动态管理检索与生成的执行顺序。
知识引导（Knowledge Guide）：集成知识图谱辅助推理（如实体关系分析）。

3.模块化优势

自由组合检索策略（如分层索引 + HyDE）。
动态调整流程（复杂问题触发多轮检索）。

4.核心模块与交互流程

检索模块（Retriever）：

支持多种检索后端（Elasticsearch、FAISS、自定义API）。
可插拔设计，允许动态切换检索策略。

预处理模块（Preprocessor）：

对检索结果进行去噪、摘要或关键信息提取。
示例：使用NLP模型提取文本实体（如时间、地点）。

生成模块（Generator）：

接收预处理后的上下文，生成最终输出。
支持多模型切换（如GPT-4、Claude-2）。

5.实现示例（基于LangChain）

from langchain import LLMChain  
from langchain.retrievers import BM25Retriever  
from langchain.chains import RetrievalQA  # 自定义预处理函数  
def preprocess_docs(docs):  # 过滤低相关性文档（假设score为置信度）  return [doc for doc in docs if doc.metadata["score"] > 0.7]  # 模块化RAG流程  
retriever = BM25Retriever.from_texts(texts)  
qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(  llm=OpenAI(),  chain_type="stuff",  retriever=retriever,  chain_type_kwargs={"document_preprocessor": preprocess_docs}  
)  
response = qa_chain.run("如何优化RAG系统的检索速度？")

4、实战案例对比

问题：“分析Nvidia与Apple近三年财务表现，判断投资价值”。
Naive RAG：检索混乱（混合年份数据），生成结果片面。
Advanced RAG：
- 检索前：按年报章节分层索引，查询重写聚焦财务指标。
- 检索中：HyDE生成假设性财务分析，混合检索精准匹配。
- 检索后：重排序筛选高相关内容，生成深度对比报告。

5、 Advanced RAG与Modular RAG的结合实践

1.场景：智能客服系统

Advanced RAG优化检索：
1. 使用混合检索策略，同时匹配用户问题的关键词（BM25）与语义（向量检索）。
Modular RAG实现灵活部署：
1. 检索模块部署在GPU服务器，生成模块部署于边缘节点，降低响应延迟。

2.代码示例（分布式部署）

# 检索服务（独立微服务）  
from fastapi import FastAPI  
app = FastAPI()  
@app.post("/retrieve")  
def retrieve(query: str):  return ensemble_retriever.get_relevant_documents(query)  # 生成服务（调用检索API）  
import requests  
def generate_answer(query):  docs = requests.post("http://retriever-service/retrieve", json={"query": query}).json()  processed_docs = preprocess_docs(docs)  return llm.generate(context=processed_docs, question=query)