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开yun体育app官方下载入口 深入解析360智脑RAG方案：SuperCLUE-RAG榜单夺冠背后的技术洞察

时间： 编辑：admin 浏览：124

2.1 为什么大型模型需要RAG？

在实现大型模型（LLM）的过程中，存在企业私有知识缺乏、错觉问题、训练周期长成本高、知识更新不及时、黑盒属性缺乏可解释性等诸多挑战。模型。 RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术的引入可以有效解决这些问题。

2.2 RAG的定义和作用

RAG，全称Retrieval-Augmented Generation，是一种结合了信息检索（Retrieval）和文本生成（Generation）的技术。具体来说，在生成答案时，RAG模型不仅依赖于预先训练的语言模型，而且还从大型文本库中检索相关信息，以增强生成的准确性和丰富性。该方法通过引入外部知识来弥补单纯依赖生成模型时可能存在的信息缺失和错误。

RAG 模型通常由两个主要部分组成：

这种方法的优点在于，它利用来自外部知识库的丰富信息来增强生成模型的性能，从而生成更有针对性且与输入查询相关的内容。

2.3 RAG典型应用场景

RAG可以在多种应用场景中发挥重要作用。以下是几个主要的应用场景：

2.4 RAG效果评估的关键特征

在评估 RAG 系统性能时，有多种评估选项。其中开yunapp体育官网入口下载手机版，第三方评估机构评估就是解决方案之一。涵盖单文档问答、多文档问答、无文档问答（搜索增强）三种典型使用场景，重点关注以下四个核心维度：

拒绝能力：当存在无效答案或没有答案时，模型能否准确拒绝答案。

错误检测和纠正能力：包括识别错误信息的准确性和纠正文本的正确性。

信息集成能力：检查模型如何在多文档场景中提炼关键信息并生成准确且有组织的答案。

回答时效性：评估模型回答的准确性和清晰度是否能够满足快速响应的要求。

以下是实际例子：

拒绝回答示例：针对知识库中未涵盖的知识点问题，360智脑RAG可以明确拒绝回答，有效防止模型产生错觉。

图3：2024年11月SuperCLUE-RAG评估中拒绝维度的案例

错误检测与纠错能力：针对问题与知识库内容不一致的场景，可以根据插件知识精准帮助用户纠错。

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图4：2024年11月SuperCLUE-RAG评估中的错误检测和纠正维度示例

信息整合能力：针对复杂的查询场景，能够跨文档全面回忆相关信息，并准确组织和回答答案。

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图5：2024年11月SuperCLUE-RAG评估中信息集成维度示例

答复的及时性：对于询问及时信息的场景，可以及时进行在线查询，以获得最相关的答复。

图6：2024年11月SuperCLUE-RAG评估中答案及时性维度示例

通过这些评测，我们可以清楚地看到开yun体育官网入口登录app，高效的RAG系统不仅需要准确的检索和生成能力，还需要在多文档和无文档场景下展现出强大的信息处理能力和响应效率。这些指标也为RAG的应用场景和未来发展方向提供了重要的参考标准。

360智能大脑RAG解决方案

RAG发展的迭代演进过程：逐渐经历了基础RAG、高级RAG和模块化RAG。 RAG通常包括三个阶段：数据库构建阶段、检索阶段和生成阶段。以下是360智能大脑RAG的整体架构图。

图7：360智能大脑RAG技术架构图

快速构建 RAG 演示很容易，但在真实业务场景中实施并取得良好效果往往很困难。基于360智脑RAG的迭代经验，我们总结了做好RAG的六大观点：

观点一：文档解析的质量决定了RAG能力的上限

在RAG过程中，文档解析起着至关重要的作用。

首先，文档解析可以有效地提取和理解文档中的关键信息，从而为后续的信息检索和生成提供准确的基础。

其次，通过对文档的深入分析，可以更好地捕捉上下文关系，使生成的内容更加连贯和逻辑。

此外，精确的文档解析还可以帮助识别和过滤噪声信息，以确保检索到的内容具有高质量和高度相关性。

总之，文档解析是RAG过程中不可或缺的一部分，它直接影响信息检索的效率和生成内容的质量。

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图8：数据库建设关键技术文献分析

在文档解析过程中，我们通常遵循以下步骤。

观点二：细粒度、语义级、边界精确的文档切片对于RAG至关重要

在RAG过程中，分块方法的选择至关重要。

首先开yun体育app官方下载入口，分块可以将大块文本分割成更小的、可管理的块，从而提高信息检索的效率。通过合理的分块，可以保证每个分块包含足够的信息，以便生成模型能够更准确地理解并生成相关内容。

其次，分块有助于减少噪声和冗余信息的干扰，使检索结果更加准确和相关。

第三，适当的分块还可以优化计算资源的利用率并减少处理时间和内存消耗。因此，分块方法不仅影响RAG过程中信息检索的质量，而且直接关系到整个系统的性能和效率。

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图9：数据库建设关键技术细分

首先，根据文档的章节目录结构对文档进行初步语义分割。此步骤的目的是将文档划分为自然的段落或章节，使每个部分都有明确的主题和内容。这种结构化的划分有利于后续处理和信息检索。接下来，对于每个初步切分的段落或章节，如果其长度超过预设限制（例如超过特定的单词或句子数量），则需要对其进行递归切分。该步骤的目的是保证每个文本块的长度在可控范围内，以便后续的处理和生成过程能够高效进行。

观点三：文档内容多样化的数据增强策略是提高RAG效果的有效解决方案。

在RAG数据库建设阶段，数据增强对于提高检索效果至关重要。

通过这些数据增强方法，可以显着提升RAG系统的性能和用户体验。

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图10：数据库建设关键技术的数据增强

观点4：准确的查询理解和任务规划策略对于RAG召回至关重要

搜索策略的选择对于结果的准确性和相关性至关重要。

首先，查询纠错、参考消歧和查询重写可以帮助系统更好地理解用户的意图，通过将原始查询转换为更易于管理的形式来提高检索效果。

其次，广义子查询可以扩大查询的范围，以确保覆盖更多潜在的相关信息。查询意图判断是通过分析用户查询背后的真实需求来进一步优化搜索结果。

最后，回溯提示允许系统首先考虑层次概念和原则来解决复杂的问题。这些查询策略的综合应用可以显着提高RAG系统的性能和用户满意度。

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图11：关键检索技术：检索策略和查询预处理策略

观点五：准确、丰富、完整、无噪声的上下文信息对大型模型友好

使用较小的文本块可以显着提高搜索准确性，因为较小的文本块更精确地匹配查询，从而提供更相关的结果。然而，在生成阶段，使用更大的文本块可以提供更多上下文信息，并有助于生成更连贯和详细的响应。此外，确定适当的上下文边界并避免包含与主题无关的内容也同样重要，以确保生成内容的准确性和相关性。以下是如何通过 RAG Small2Big 扩展上下文：

在扩展过程中，要注意保持语义完整性，避免引入不相关或矛盾的信息。

观点六：善用慢思维、推理和反思可以帮助RAG提升能力上限

推理和反思起着至关重要的作用。

通过多轮迭代和不断推理反思，逐步提高结果的质量和可靠性，最终获得高质量的输出。

图 12：检索和生成一起进行推理和反思

用户输入问题后，LLM模型首先对问题进行分析和规划。这个过程称为思维链（COT）。 COT 帮助模型分解问题，确定需要检索的信息类型以及生成答案的步骤。然后，该模型执行信息检索，从预定义的知识库或文档集中提取与问题相关的内容。此步骤确保模型能够访问最新、最准确的外部信息。

完成信息检索后，LLM模型将检索到的内容与自身的生成能力相结合，生成初步答案。这个生成过程不仅依赖于检索到的信息，还利用模型固有的语言生成功能来确保答案的连贯性和流畅性。

最后，LLM 模型验证并反映生成的答案。验证步骤涉及检查答案的准确性和一致性，而反思涉及评估生成过程以识别可能的改进。这个循环过程让RAG不断优化问答能力，提供更准确、更有用的答案。

总结

文档解析的质量决定了RAG能力的上限。

细粒度、语义级和边界精确的文档切片对于 RAG 至关重要。

针对文档内容的多样化数据增强策略是提高RAG效果的有效解决方案。

准确的查询理解和任务规划策略对于 RAG 召回至关重要。

准确、丰富、完整、无噪声的上下文信息对大型模型友好。

善用慢思维技巧、推理和反思可以帮助RAG提高能力上限。

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