第一章：为什么要给大模型喂"额外营养"？
想象一下，你有一个超级智能的AI助手，它几乎无所不知。但当你问它"今天的股市行情如何？"或者"最新的新冠病毒变种有哪些症状？"，它却一脸茫然。这就是大语言模型（LLM）的现状 - 知识广博但不够新鲜。
这就是为什么我们需要给LLM喂点"额外营养"，也就是外部数据。这个过程，专业点说叫"检索增强生成"（RAG）。
首先，让我们聊聊为什么要这么做：
1.1 让AI变得更"专业"
LLM虽然懂得多，但在专业领域可能还不如一个刚毕业的学生。想象你在开发一个法律AI助手，如果它连最新的法律修订都不知道，那不就成了法庭上的笑话吗？
举个例子：假设有一个新的环保法规出台。传统LLM可能完全不知道，但使用RAG的系统可以迅速学习并应用这个新规定。这就是外部数据的威力 - 它能让AI快速成为各行各业的"专家"。
1.2 保持AI的"时尚度"
AI世界发展太快了，昨天的新闻今天就成了旧闻。如果你的AI还在谈论2020年的事情，那就真的out了。
比如，如果你问AI："最新的AI突破是什么？"，传统LLM可能还在谈GPT-3，而使用RAG的系统已经能讨论GPT-4、DALL-E 3等最新进展。
1.3 减少AI的"幻想症"
LLM有时候会自信满满地胡说八道，这在AI圈叫"幻觉"。给它喂点靠谱的外部数据，就能大大减少这种情况。
假如你在做医疗诊断，AI胡乱猜测症状可是会出人命的。使用RAG，AI可以基于最新的医学研究来给出建议，大大提高了可靠性。
听起来很美好，对吧？但是，实现起来可没那么容易。这就像是给大象装上显微镜 - 既要保持大象的力量，又要发挥显微镜的精准。
首先，你得准备海量的高质量数据。我们说的不是几个 word，而是至少覆盖业务场景的数据量。数据从哪来？爬虫、购买、合作获取，方法多得是。但要小心，爬虫爬着爬着，搞不好律师函就来了。所以，找专业的数据团队来处理这事儿准没错。
然后，你得建立一个超级高效的检索系统。这就像是给AI配了个24小时不睡觉的图书管理员，随时准备找出最相关的信息。
最后，还得想办法让AI"理解"这些新信息。这可不是简单的复制粘贴，而是要让AI真正吸收这些知识，并在回答问题时能灵活运用。
听起来很难？确实如此。在各个专业领域部署这样的系统，面临的挑战可不少：
数据质量控制：垃圾进，垃圾出。如果喂给AI的数据质量不好，那结果可能比不用外部数据还糟糕。 实时性vs.计算成本：理想情况下，我们希望AI能实时获取最新信息。但这意味着巨大的计算成本。如何在实时性和成本之间取得平衡，是个大问题。 领域适应性：医疗、法律、金融，每个领域都有其特殊性。如何让一个通用的RAG系统适应不同领域的需求，这可是个技术活。 隐私和安全：尤其在处理敏感信息时（比如医疗记录），如何在利用数据的同时保护隐私，这是个棘手的问题。
给LLM喂"额外营养"的潜力是巨大的，但挑战也不小。谁能解决这些问题，谁就可能成为下一个AI领域的巨头。
第二章：RAG不是一刀切 - 四个层次的查询分类
在上面，我们了解了为什么要给大模型喂"额外营养"。但是，就像人类的饮食需要根据不同情况调整一样，RAG系统也需要根据不同类型的查询来调整其策略。
假如你正在开发一个全能型AI助手。有时候用户可能会问"2023年诺贝尔文学奖得主是谁？"，有时候可能会问"为什么量子计算机比传统计算机快？"。这两种问题显然需要不同的处理方式，对吧。
基于这种思考，论文将用户查询分为四个层次。让我们逐一深入探讨：
2.1 显式事实查询
这是最直接的查询类型。用户问的是明确的、可以直接在数据中找到答案的问题。
例如："东京奥运会是哪一年举办的？"
对于这类查询，RAG系统的任务相对简单：
首先，系统需要准确理解查询的关键词（如"东京奥运会"和"举办年份"） 然后，在外部数据源中直接检索这些信息 最后，将找到的信息组织成自然语言回答
实现这类查询的关键在于高效的信息检索系统。你可能需要使用倒排索引、向量检索等技术来加速查找过程。
2.2 隐式事实查询
这类查询虽然也是关于事实的，但答案并不能直接在单一数据点中找到，需要综合多个信息。
例如："哪个国家在过去十年的奥运会上获得的金牌总数最多？"
处理这类查询的挑战在于：
系统需要理解查询的时间范围（"过去十年"） 需要检索多个奥运会的数据 对检索到的数据进行汇总和比较
这就需要RAG系统具备一定的数据处理和简单推理能力。你可能需要实现一些轻量级的数据分析功能，如聚合、排序等。
2.3 可解释推理查询
这类查询不仅需要事实，还需要解释或推理。答案通常需要基于某些明确的规则或指南。
例如："根据现行法律，一个18岁的人可以在美国哪些州合法购买酒精饮料？"
处理这类查询的难点在于：
系统需要检索相关的法律法规 理解法律条文的含义 将法律条文应用到具体情况（18岁） 生成一个既准确又易懂的解释
这种查询可能需要你实现一些规则引擎或决策树，以模拟人类的推理过程。
2.4 隐藏推理查询
这是最复杂的查询类型。答案不仅需要大量的背景知识，还需要复杂的推理过程，而这些推理过程可能并不明确。
例如："考虑到全球气候变化，未来20年内北极熊的生存前景如何？"
处理这类查询的挑战在于：
需要整合来自多个领域的知识（气候科学、生态学、北极熊生物学等） 需要进行复杂的因果推理 可能需要考虑多种可能的情景
实现这类查询的RAG系统可能需要结合多种AI技术，如因果推理模型、情景模拟等。你可能还需要实现一种"思维链"（Chain of Thought）机制，让AI能够逐步推理并解释其推理过程。
总结一下，这四个层次的查询分类方法让我们能够更有针对性地设计和优化RAG系统。从简单的事实检索到复杂的推理任务，每一层都有其独特的挑战和解决方案。
在实际应用中，一个成熟的RAG系统往往需要能够处理所有这四个层次的查询。这就像是在训练一个全能运动员 - 既要能短跑，又要能马拉松，还得会游泳和举重。听起来很难？确实如此。但是，正是这种挑战让AI研究如此激动人心。
第三章：深入RAG的四个层次 - 从定义到解决方案
我们概述了RAG任务的四个层次。现在，让我们卷起袖子，深入每个层次的技术细节。准备好你的工程师思维，我们要开始真正的技术探索了！
3.1 显式事实查询
定义和特征：这是最基础的查询类型，答案直接存在于外部数据中。特征是查询和答案之间存在直接的文本匹配关系。
例如：Query: "谁发明了电话？" Answer: "亚历山大·格雷厄姆·贝尔发明了电话。"
相关数据集：
Natural Questions (NQ) SQuAD (Stanford Question Answering Dataset) TriviaQA
这些数据集包含大量的问答对，非常适合训练和评估处理显式事实查询的模型。
关键挑战：
高效检索：在海量数据中快速定位相关信息。 准确匹配：精确识别查询和答案之间的对应关系。 答案抽取：从检索到的文本中准确提取所需信息。
最有效的解决技术：
稠密检索：使用BERT等模型将查询和文档编码为稠密向量，进行相似度匹配。 BM25等经典检索算法：基于词频和文档频率进行相关性排序。 跨度预测：使用机器学习模型在检索到的文档中预测答案的起始和结束位置。
代码示例（使用Haystack框架）：
from haystack import Pipeline
from haystack.nodes import BM25Retriever, FARMReader
retriever = BM25Retriever(document_store)
reader = FARMReader("deepset/roberta-base-squad2")
pipe = Pipeline()
pipe.add_node(component=retriever, name="Retriever", inputs=["Query"])
pipe.add_node(component=reader, name="Reader", inputs=["Retriever"])
result = pipe.run(query="谁发明了电话？")
print(result['answers'][0].answer)
3.2 隐式事实查询
定义和特征：这类查询的答案需要综合多个信息源。特征是需要进行简单的推理或计算。
例如：Query: "哪个国家在2020年奥运会上获得的金牌最多？"
Answer: 需要检索多个国家的金牌数据，并进行比较。
相关数据集：
HotpotQA ComplexWebQuestions IIRC (Incomplete Information Reading Comprehension)
这些数据集包含需要多跳推理的问题，很适合训练处理隐式事实查询的模型。
关键挑战：
多跳推理：需要从多个文档中收集信息并进行整合。 信息聚合：如何有效地组合来自不同源的信息。 中间结果管理：在多步推理过程中如何管理和利用中间结果。
最有效的解决技术：
图神经网络：构建文档之间的关系图，进行多跳推理。 迭代检索：基于初始检索结果进行多轮检索，逐步收集所需信息。 查询分解：将复杂查询分解为多个简单查询，分步骤解决。
代码示例（使用DeepsetAI的Haystack框架）：
from haystack import Pipeline
from haystack.nodes import BM25Retriever, FARMReader, JoinDocuments
retriever = BM25Retriever(document_store)
reader = FARMReader("deepset/roberta-base-squad2")
joiner = JoinDocuments(join_mode="concatenate")
pipe = Pipeline()
pipe.add_node(component=retriever, name="Retriever", inputs=["Query"])
pipe.add_node(component=joiner, name="Joiner", inputs=["Retriever"])
pipe.add_node(component=reader, name="Reader", inputs=["Joiner"])
result = pipe.run(query="哪个国家在2020年奥运会上获得的金牌最多？")
print(result['answers'][0].answer)
3.3 可解释推理查询
定义和特征：这类查询需要基于特定规则或指南进行推理。特征是需要应用领域知识和逻辑推理。
例如：Query: "根据现行法律，一个年收入5万美元的单身人士在加利福尼亚州需要缴纳多少所得税？"
Answer: 需要检索税法，理解税率表，并进行相应计算。
相关数据集：
LogicalQA ReClor ProofWriter
这些数据集包含需要逻辑推理的问题，适合训练处理可解释推理查询的模型。
关键挑战：
规则表示：如何在系统中表示和存储复杂的规则和指南。 规则应用：如何正确地将规则应用到具体情况。 解释生成：如何生成清晰、可理解的推理过程解释。
最有效的解决技术：
符号推理：使用逻辑编程语言（如Prolog）表示和应用规则。 神经符号结合：将神经网络与符号推理系统结合。 Chain-of-Thought提示：使用特殊的提示技术引导语言模型进行步骤化推理。
代码示例（使用GPT-3进行Chain-of-Thought推理）：
import openai
openai.api_key = "your-api-key"
prompt = """
Query: 根据现行法律，一个年收入5万美元的单身人士在加利福尼亚州需要缴纳多少所得税？
Let's approach this step-by-step:
1) First, we need to know the California state income tax brackets for single filers.
2) Then, we'll calculate the tax for each bracket up to $50,000.
3) Finally, we'll sum up the tax amounts.
Step 1: California tax brackets for single filers (2021):
- 1% on the first $8,932 of taxable income
- 2% on taxable income between $8,933 and $21,175
- 4% on taxable income between $21,176 and $33,421
- 6% on taxable income between $33,422 and $46,394
- 8% on taxable income between $46,395 and $50,000
Step 2: Calculate tax for each bracket:
- 1% of $8,932 = $89.32
- 2% of ($21,175 - $8,933) = $244.84
- 4% of ($33,421 - $21,176) = $489.80
- 6% of ($46,394 - $33,422) = $778.32
- 8% of ($50,000 - $46,395) = $288.40
Step 3: Sum up the tax amounts:
$89.32 + $244.84 + $489.80 + $778.32 + $288.40 = $1,890.68
Therefore, a single person with an annual income of $50,000 in California would owe approximately $1,890.68 in state income tax.
Note: This is a simplified calculation and doesn't account for deductions, credits, or other factors that might affect the actual tax liability.
"""
response = openai.Completion.create(
engine="gpt4",
prompt=prompt,
max_tokens=500
)
print(response.choices[0].text.strip())
隐藏推理查询
定义和特征：这是最复杂的查询类型，需要大量背景知识和复杂的推理过程。特征是推理过程往往不是明确的，需要模型自行发现和应用隐含的知识和关系。
例如：Query: "考虑到全球气候变化和人类活动，预测未来50年内亚马逊雨林的变化。"
Answer: 需要综合气候科学、生态学、社会学等多个领域的知识，进行复杂的因果推理和预测。
相关数据集：
ARC-Challenge OpenBookQA QASC (Question Answering via Sentence Composition)
这些数据集包含需要广泛知识和复杂推理的问题，适合训练处理隐藏推理查询的模型。
关键挑战：
知识整合：如何有效整合来自不同领域的大量知识。 隐含关系发现：如何发现数据中的隐含关系和模式。 不确定性处理：如何处理推理过程中的不确定性和多种可能性。
最有效的解决技术：
大规模预训练语言模型：如GPT-3, PaLM等，它们包含大量隐含知识。 知识图谱：构建和利用大规模知识图谱进行复杂推理。 多任务学习：同时学习多个相关任务，提高模型的泛化能力。 元学习：让模型学会如何学习，以适应新的、复杂的推理任务。
代码示例（使用Hugging Face的Transformers库和GPT-4）：
from transformers import pipeline
import openai
# 使用BART进行初步总结
summarizer = pipeline("summarization", model="facebook/bart-large-cnn")
# 假设我们有多个相关文档
documents = [
"气候变化正在加速亚马逊雨林的退化...",
"人类活动，如砍伐和农业扩张，正在威胁亚马逊雨林...",
"一些研究表明，亚马逊雨林可能会在未来几十年内达到临界点..."
]
# 总结每个文档
summaries = [summarizer(doc, max_length=50, min_length=10, do_sample=False)[0]['summary_text'] for doc in documents]
# 使用GPT-3进行最终的综合分析
openai.api_key = "your-api-key"
prompt = f"""
Based on the following summaries about the Amazon rainforest:
{' '.join(summaries)}
Predict the changes in the Amazon rainforest over the next 50 years, considering global climate change and human activities. Provide a detailed analysis.
"""
response = openai.Completion.create(
engine="gpt4",
prompt=prompt,
max_tokens=500
)
print(response.choices[0].text.strip())
以上的例子展示了如何结合使用预训练模型进行文本总结，然后使用更强大的语言模型（如GPT-4）进行复杂的推理和预测。
通过深入了解这四个层次的查询，我们可以看到RAG系统面临的挑战是多方面的，从简单的信息检索到复杂的知识整合和推理。每一个层次都需要特定的技术和方法来解决其独特的挑战。
在实际应用中，一个成熟的RAG系统往往需要能够处理所有这四个层次的查询。这就要求我们不断创新和改进现有的技术，同时也为AI研究开辟了广阔的前景。
第四章：数据与LLM的三种"联姻"方式
在前面的内容中，我们讨论了RAG系统如何处理不同层次的查询。现在，让我们转向一个更加根本的问题：假如获取到数据后，如何将外部数据与LLM结合起来？论文提出了三种主要的方法，每种方法都有其独特的优势和挑战。让我们逐一深入探讨。
4.1 上下文方法（Context）
这种方法就像是给LLM一个即时的"记忆补丁"。每次询问LLM时，我们都会同时提供相关的上下文信息。
工作原理：
接收用户查询 从外部数据源检索相关信息 将检索到的信息与用户查询一起作为输入提供给LLM LLM基于这个增强的输入生成回答
优势：
灵活性高：可以根据每个查询动态选择相关信息 无需重新训练模型：可以直接使用预训练的LLM 可解释性强：我们知道模型使用了哪些额外信息
挑战：
上下文长度限制：LLM通常有输入长度限制，限制了可以提供的上下文量 检索质量依赖：回答质量高度依赖于检索系统的性能 计算成本：每次查询都需要进行检索，可能增加延迟
实现示例：
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen/Qwen2-72B-Instruct")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Qwen/Qwen2-72B-Instruct")
def get_context(query):
# 这里应该是你的检索逻辑
return "相关上下文信息..."
query = "什么是量子计算？"
context = get_context(query)
input_text = f"上下文：{context}\n问题：{query}\n回答："
input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors="pt")
output = model.generate(input_ids, max_length=200, num_return_sequences=1, no_repeat_ngram_size=2)
response = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
print(response)
4.2 小模型方法（Small model）
这种方法就像是给LLM配备了一个专业的"助手"。我们训练一个小型模型来处理特定任务，如信息检索或知识整合，然后将这个小模型的输出提供给LLM。
工作原理：
训练一个专门的小模型（如检索器或知识整合器） 接收用户查询 小模型处理查询，生成相关信息或知识表示 将小模型的输出与用户查询一起提供给LLM LLM生成最终回答
优势：
效率：小模型可以更快速地处理大量数据 专业性：可以为特定任务定制小模型 模块化：可以轻松更新或替换小模型，而不影响主要的LLM
挑战：
训练复杂性：需要额外的训练过程和数据 集成难度：需要设计有效的方法将小模型的输出与LLM结合 性能瓶颈：如果小模型性能不佳，可能会限制整个系统的表现
实现示例：
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel, AutoModelForCausalLM
import torch
# 假设这是我们的小模型，用于生成查询的向量表示
retriever_tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2")
retriever_model = AutoModel.from_pretrained("sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2")
# 主要的LLM
lm_tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen/Qwen2-72B-Instruct")
lm_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Qwen/Qwen2-72B-Instruct")
def get_query_embedding(query):
inputs = retriever_tokenizer(query, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True)
with torch.no_grad():
outputs = retriever_model(**inputs)
return outputs.last_hidden_state.mean(dim=1)
query = "什么是量子计算？"
query_embedding = get_query_embedding(query)
# 在实际应用中，我们会用这个嵌入来检索相关文档
# 这里我们简单地假设我们得到了一些相关信息
retrieved_info = "量子计算是利用量子力学现象进行计算的技术..."
input_text = f"基于以下信息：{retrieved_info}\n回答问题：{query}"
input_ids = lm_tokenizer.encode(input_text, return_tensors="pt")
output = lm_model.generate(input_ids, max_length=200, num_return_sequences=1, no_repeat_ngram_size=2)
response = lm_tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
print(response)
4.3 微调方法（Fine-tuning）
这种方法就像是给LLM进行"专业培训"。我们使用特定领域的数据对预训练的LLM进行进一步的训练，使其能够更好地处理特定类型的任务或领域知识。
工作原理：
准备特定领域或任务的数据集 使用这些数据对预训练的LLM进行进一步训练 在推理时，直接使用微调后的模型处理用户查询
优势：
性能：在特定领域或任务上可以获得最佳性能 效率：推理时不需要额外的检索步骤 知识整合：可以将大量领域知识直接整合到模型中
挑战：
计算成本：微调大型模型需要大量计算资源 数据需求：需要大量高质量的领域特定数据 灵活性降低：微调后的模型可能在其他领域表现下降
实现示例：
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, TrainingArguments, Trainer
import torch
from datasets import load_dataset
# 加载预训练模型
model_name = "gpt2"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
# 准备数据集（这里使用虚构的数据集名称）
dataset = load_dataset("quantum_physics_dataset")
def tokenize_function(examples):
return tokenizer(examples["text"], padding="max_length", truncation=True)
tokenized_datasets = dataset.map(tokenize_function, batched=True)
# 设置训练参数
training_args = TrainingArguments(
output_dir="./results",
num_train_epochs=3,
per_device_train_batch_size=8,
per_device_eval_batch_size=8,
warmup_steps=500,
weight_decay=0.01,
logging_dir="./logs",
)
# 创建Trainer
trainer = Trainer(
model=model,
args=training_args,
train_dataset=tokenized_datasets["train"],
eval_dataset=tokenized_datasets["test"],
)
# 开始微调
trainer.train()
# 使用微调后的模型
query = "什么是量子纠缠？"
input_ids = tokenizer.encode(query, return_tensors="pt")
output = model.generate(input_ids, max_length=200, num_return_sequences=1, no_repeat_ngram_size=2)
response = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
print(response)
每种方法都有其适用的场景：
上下文方法适合需要高度灵活性，或者经常需要处理新信息的场景。 小模型方法适合需要专门处理某些复杂任务（如高级检索或知识推理）的场景。 微调方法适合在特定领域需要深度专业知识，且有大量相关数据可用的场景。
在实际应用中，这三种方法往往是结合使用的。例如，我们可能会先对LLM进行领域微调，然后在使用时还配合上下文方法提供最新信息。或者，我们可能会使用经过微调的小模型来进行检索，然后将检索结果作为上下文提供给主要的LLM。
选择哪种方法，或如何组合这些方法，取决于具体的应用需求、可用资源、以及对模型性能、效率和灵活性的权衡。
第五章：RAG的艺术 - 从理论到实践的整合之道
我们将把前面所学的所有概念串联起来，看看如何在实际中运用这些知识。系好安全带，我们开始这段激动人心的旅程吧！
5.1 三种整合方式的利弊权衡
还记得我们讨论过的三种将外部数据整合到LLM中的方式吗？让我们再深入探讨一下它们各自的优缺点和适用场景。
上下文方法（Context）
优势：
- 灵活性拉满：想换数据就换，LLM完全不用动
- 透明度高：我们清楚地知道模型用了哪些额外信息
局限性：
- 上下文长度有限：就像塞鸭子，塞太多LLM也消化不了
- 检索质量决定生死：垃圾进垃圾出，检索不好全盘皆输
适用场景：
- 需要频繁更新知识库的应用
- 对结果可解释性要求高的场景
小模型方法（Small model）
优势：
- 专业性强：可以为特定任务定制"小助手"
- 模块化设计：想换就换，主LLM不受影响
局限性：
- 训练成本高：又要准备数据又要训练，累死个人
- 集成难度大：让"小助手"和LLM无缝配合不是易事
适用场景：
- 有特定复杂任务需要处理的应用
- 计算资源有限，无法频繁调用大型LLM的情况
微调方法（Fine-tuning）
优势：
- 性能王者：在特定领域可以达到最佳表现
- 推理效率高：不需要额外的检索步骤
局限性：
- 计算成本高：微调大模型，没个几千块GPU别想了
- 灵活性降低：一旦微调，可能会影响其他领域的表现
适用场景：
- 特定领域的专业应用
- 有大量高质量领域数据可用的情况
5.2 四个查询层次的技术方案
现在，让我们看看如何针对不同复杂度的查询选择合适的技术方案。
显式事实查询：基础RAG就够了这就像是在图书馆找一本特定的书。我们用基础的RAG就能搞定，主要是要把检索做好。代码示例：
from haystack import Pipeline
from haystack.nodes import BM25Retriever, FARMReader
retriever = BM25Retriever(document_store)
reader = FARMReader("deepset/roberta-base-squad2")
pipe = Pipeline()
pipe.add_node(component=retriever, name="Retriever", inputs=["Query"])
pipe.add_node(component=reader, name="Reader", inputs=["Retriever"])
result = pipe.run(query="谁发明了电话？")
print(result['answers'][0].answer)
隐式事实查询：迭代RAG、图/树RAG、RAG+SQL这就像是要写一篇研究报告，需要查阅多本书籍并整合信息。
代码示例（迭代RAG）：
def iterative_rag(query, max_iterations=3):
context = ""
for i in range(max_iterations):
result = pipe.run(query=query + " " + context)
new_info = result['answers'][0].answer
context += new_info
if "完整回答" in new_info:
break
return context
final_answer = iterative_rag("比较太阳系中最大和最小的行星")
print(final_answer)
- 迭代RAG：多轮检索，每轮基于之前的结果继续深入
- 图/树RAG：构建知识图谱，进行多跳推理
- RAG+SQL：结合结构化数据查询，处理复杂的数值计算
可解释推理查询：提示调优、思维链提示这就像是要解决一道复杂的数学题，需要一步步推导。
代码示例（思维链提示）：
prompt = """
问题：一个水箱可以在6小时内装满水。现在已经装了2小时，还剩下3/4没装满。请问这个水箱实际上需要多长时间才能装满？
让我们一步步思考：
1) 首先，我们知道正常情况下，水箱需要6小时装满。
2) 现在已经装了2小时，还剩3/4没装满。
3) 这意味着2小时内只装满了1/4的水箱。
4) 如果2小时装满1/4，那么装满整个水箱需要的时间是：
2小时 * 4 = 8小时
因此，这个水箱实际上需要8小时才能装满。
是否需要我进一步解释这个推理过程？
"""
response = openai.Completion.create(engine="gpt4", prompt=prompt, max_tokens=150)
print(response.choices[0].text.strip())
- 提示调优：设计特定的提示模板，引导LLM进行推理
- 思维链提示：让LLM像人类一样，一步步写出推理过程
隐藏推理查询：离线学习、上下文学习、微调这就像是要预测未来的股市走势，需要整合大量信息并进行复杂的推理。
代码示例（微调）：
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, TrainingArguments, Trainer
model_name = "gpt2"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
# 准备特定领域的数据集
train_dataset = ... # 你的训练数据
eval_dataset = ... # 你的评估数据
training_args = TrainingArguments(output_dir="./results", num_train_epochs=3, per_device_train_batch_size=8)
trainer = Trainer(model=model, args=training_args, train_dataset=train_dataset, eval_dataset=eval_dataset)
trainer.train()
# 使用微调后的模型
query = "预测未来5年的全球经济趋势"
input_ids = tokenizer.encode(query, return_tensors="pt")
output = model.generate(input_ids, max_length=200)
print(tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True))
- 离线学习：预先学习领域知识，构建专门的知识库
- 上下文学习：动态选择最相关的上下文进行学习
- 微调：在特定领域数据上微调LLM
5.3 知己知彼，百战不殆
在开发RAG应用之前，我们需要做的第一件事是什么？没错，就是深入理解我们要解决的问题。这就像是要打仗前先要了解敌情一样重要。
理解目标任务：我们到底要解决什么问题？是简单的信息检索还是复杂的推理任务？ 确定查询复杂度：我们的用户会问什么类型的问题？是简单的事实查询还是需要深度推理的问题？ 评估数据情况：我们有什么样的数据可用？数据的质量如何？是否需要预处理？ 考虑资源限制：我们有多少计算资源？对响应速度有什么要求？
只有充分理解了这些因素，我们才能选择最适合的技术方案。记住，没有一种方法是万能的，关键是找到最适合你特定需求的方法。
5.4 大杂烩才是真正的美味
在实际应用中，我们经常会遇到各种类型的查询混杂在一起的情况。这就像是要做一道大杂烩，需要各种食材和调料的完美配合。
我们需要设计一个智能的路由系统，能够识别不同类型的查询，并将其导向最合适的处理模块。这个系统可能看起来像这样：
def query_router(query):
if is_simple_fact_query(query):
return basic_rag(query)
elif is_implicit_fact_query(query):
return iterative_rag(query)
elif is_interpretable_reasoning_query(query):
return chain_of_thought_prompting(query)
elif is_hidden_reasoning_query(query):
return fine_tuned_model(query)
else:
return fallback_method(query)
def process_query(query):
response = query_router(query)
return post_process(response)
# 使用示例
user_query = "请解释量子纠缠的原理及其在量子计算中的应用"
answer = process_query(user_query)
print(answer)
这个路由系统就像是一个经验丰富的总厨，知道每种原料应该如何处理，最终做出一道美味的大餐。
结语
构建一个优秀的RAG系统，就像是在进行一场复杂的厨艺比赛。你需要了解每种原料（数据）的特性，掌握各种烹饪技巧（技术方法），并且要有足够的创意来应对各种挑战。
