核心概念
RAG
Retrieval Augmented Generation，即检索增强生成。
大模型是个生成模型，他是基于既有知识来生成回答的。如果我们问一些在他既有知识领域以外的问题，他也许会承认不知道，但更可能会胡言乱语，还异常自信，好像他很懂一样。
可能你会问，明知道他不懂，你问他干嘛？
好问题，这就涉及到大模型的能力了，除了知识，他还有“智慧”，他能学习，学习了自己不懂的知识以后，他能比普通人更快更好的利用这些知识。
RAG 就是把一些可能是答案的知识和问题一起给他，让他自行判断哪些知识是问题的正确答案，并组织语言，返回结果。
当然，我们也可以把这些知识提前教给他，这样他就是在既有知识里回答问题了。对大模型进行微调可以达成这个目标，不过其投入的成本比 RAG 大得多，经济上可能不划算。
文本向量
embedding 是大模型领域的一个重要概念，也很难理解。
我自己的理解，所谓 embedding，就是将数据（文本、图片、视频、……）转换为 N 维向量（说人话，就是一个实数数组，N 是数组的长度），嵌入到一个 N 维的向量空间去。在这个空间里，可以计算出向量之间的距离，用以表示他们是否相似。
大模型处理的是自然语言，也就是文本，所以 word embedding 就是将文本向量化。
文本向量化以后，我们就可以根据距离找到相似的文本了。
举个例子，你输入了单词“香蕉”进行搜索。候选的结果是“苹果”，“秦香莲”
搜索引擎可能返回“秦香莲”，因为都有个“香”字。
向量数据库更可能给你返回“苹果”，因为他们都是水果，在向量空间里距离比较近。
检索
现在有一些大模型的应用，自带联网搜索功能，当你的问题超出了他的既有知识，他可以自行调用搜索引擎，阅读搜索引擎返回的结果，并根据这些结果来生成答案。
这是“搜索增强生成”，而搜索也可以算检索的一种，从这个角度来说，这也算是 RAG。不过，这种 RAG 有 2 个问题
你的问题，搜索引擎也可能没有答案
搜索引擎返回的结果，仅仅是字面上的匹配，不能搜索到到逻辑上相似，但字面不同的内容。
狭义来说，搜索引擎的搜索，并不被当作 RAG 里的 R，当我们说 RAG 时，一般是指的基于向量之间相似性的检索增强，不包括这种搜索增强。
RAG 流程
数据准备
这一步是将大模型既有领域以外的知识，向量化并存储到向量数据库。
RAG
当用户发起一个问题时，首先将用户的问题向量化，然后到向量数据库里查找相似的向量，根据数据库返回的结果，获得原始的文本
将检索得到的原始文本作为知识，加上用户的问题，发送给大模型，让大模型基于知识回答问题。
实战
我们来做一个 RAG 的应用，体会一下。
需求
这个应用呢，是一个小说推理机器人，它能根据小说的内容进行推理并返回答案。小说呢，我选择迟子建老师的短篇小说《一罐猪油》。
技术选型
大模型
智谱的 GLM-4，我之前已经评测过他是当前国产大模型性价比之选。
如何把文本向量化
智谱的 embedding-2 向量模型，支持将不超过 512 个字符的文本 embedding 成 1024 维的向量。既然用了智谱的大模型，那么顺便使用智谱的向量模型也是顺理成章。
向量数据库
我选用 milvus，你可以下载其 docker 镜像安装一个，不过 milvus 也提供云服务，注册以后可以创建免费的云端数据库，使用 restapi 进行增删改查，非常方便。我这里采用 milvus 的云数据库。地址在 https://cloud.zilliz.com/
实际体验
这个应用我已经实现了，体验地址 https://read.refusea.com/pan.html
下图显示了他的体验效果
一些体会
文档切片
在准备阶段，要将小说保存到向量数据库，而 embedding-2 模型最多只支持 512 个字符的向量化。所以我们只能把小说切片，每一片不超过 512 个字符。
这就带了了第一个问题：如何切片？
我最初是每 500 个字符一个切片，这样又可能造成一个问题：一段完整的句子，被拆到 2 个切片里，导致含义不完整。
我的解决方案是，先按每个切片 400 个字符进行切片，切片完成后，每一片都添加下一片的前 100 个字符。
切片大小
每片 500 个字符，经过验证不太好用。因为大模型接受的输入长度是有限的，且越长的输入，费用越高。
单个切片太大，那么可以给大模型的切片数量就要减少。对于一些复杂问题，切片数不够，可能就得不到正确答案。
比如，“戒指的来龙去脉”这个问题，如果你只能给他 3 个切片，大模型是无法推理出正确答案的。
后来我把切片大小修改成 240 个字符，就可以给大模型传入更多的切片。实际效果就相对好些。
使用知识库
智谱后台可以上传文档，创建知识库，其 api 接口可以传入知识库 id，进行检索。
经过验证，将小说上传到知识库，在调用大模型时指定知识库，效果不错，比我最初采用 500 个字符的切片时效果要好。
智谱后台应该也是将小说切片后嵌入了向量空间。但是其切片逻辑是不可控的，比如
单个切片多少个字符？
每次回答问题，检索出多少个切片来增强大模型？
我相信，智谱也是用 embedding-2 来生成文本向量的。为什么智谱的知识库效果可能比自己 RAG 更好呢？我觉得有 2 个原因
回答问题时，智谱给大模型的切片更多，智谱的知识库切片是可以预览的，看上去是 300 字以内一个切片。我采用 500 字一个切片时，只给大模型提供 3 个切片。
智谱可能是顶着 token 数上限给大模型提供切片数据，而我出于节约成本的考虑，给大模型的数据基本不超过 3k 字符。
所以，如果不追求更强的控制，且你的知识库大小不超过智谱的限制（最多 50 万字），直接使用智谱的知识库也是个不错的选择。
