引自免费微信小程序：皆我百晓生
要构建一个基于检索增强的大型语言模型（例如RAG），你需要执行以下几个步骤：
- 文档预处理和分块：
- 加载文档：将文本数据集加载到内存中。
- 分块：将每个文档分割成较小的段落或句子。这可以按照固定长度（例如，每块256个单词）或按自然段落进行。
import re
def split_into_blocks(text, block_size):
return [text[i:i+block_size] for i in range(0, len(text), block_size)]
documents = [...] # List of documents as strings
block_size = 256
blocks = []
for doc in documents:
blocks.extend(split_into_blocks(doc, block_size))
- 向量化：
- 使用预训练的嵌入模型（如BERT、RoBERTa等）将文本块转换为向量表示。
- 这里可以使用transformers库中的
encode_plus方法。
from transformers import BertTokenizerFast, BertModel
tokenizer = BertTokenizerFast.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')
encoded_blocks = []
for block in blocks:
inputs = tokenizer.encode_plus(block, add_special_tokens=True)
encoded_block = model(**inputs)[0].mean(dim=1) # Mean pooling over tokens
encoded_blocks.append(encoded_block)
- 存储向量数据库：
- 将向量化后的块存储在一个可快速检索的数据结构中，如Faiss或Annoy。
from annoy import AnnoyIndex
index = AnnoyIndex(encoded_blocks[0].shape[0], 'euclidean') # Choose an appropriate metric
for i, vector in enumerate(encoded_blocks):
index.add_item(i, vector.cpu().numpy()) # Assuming you're using PyTorch; use .numpy() for TensorFlow
index.build(n_trees=10) # Tune this parameter for better performance
- 检索与组合：
- 当用户输入查询时，计算查询的向量表示，然后从向量数据库中找到最相关的文档块。
- 对于每个匹配的文档块，提取其原始文本，并将其传递给大型语言模型（LLM，如GPT-3）进行解码和答案生成。
- 可能会出现来自不同文档的块组合在一起的情况。为了处理这个问题，一种可能的方法是在组合时考虑块之间的语义连贯性，或者在生成答案时添加一些上下文提示。
query = "Your question here"
query_encoded = encode_query(query, tokenizer, model)
# Perform retrieval from the index
relevant_indices = index.get_nns_by_vector(query_encoded.cpu().numpy(), k=10) # k is the number of top matches to retrieve
# Retrieve original text and feed it into LLM
retrieved_text = [blocks[i] for i in relevant_indices]
llm_input = "Question: " + query + "\n" + "\n".join(retrieved_text)
answer = generate_answer(llm_input, lmm_model) # Replace with your LLM generation function
注意：这里的代码片段仅作为示例，实际应用中可能需要根据具体需求进行调整。例如，编码和检索部分可能需要优化，以适应不同的模型和数据集规模。同时，generate_answer函数需要你自己实现，它应该调用一个预训练的语言模型（如Hugging Face Transformers中的GPT-3接口）来生成答案。如果你有多个文档来源，那么在检索阶段，确保你对每个来源都创建了一个独立的索引，以便正确地检索和组合结果。
