LLM:检索增强生成(RAG)

其基本思想是利用信息检索的技术，从大规模语料库(存储在向量数据库)中检索出与当前任务相关的文本片段，并将这些文本片段作为输入提供给生成模型，以引导生成模型产生更准确、更相关的文本输出。通过预训练的方式，GPT模型能够学习得到通用的文本表示，从而在各种自然语言处理任务中表现出色，包括文本生成、文本分类、问答等。简单地说，嵌入(Embedding)思想可以视为一种尝试通过用向量来表示所有东西的“本质”

Sun_Sherry

1395人浏览 · 2024-04-03 18:16:02

Sun_Sherry · 2024-04-03 18:16:02 发布

1 Embedding技术

简单地说，嵌入(Embedding)思想可以视为一种尝试通过用向量来表示所有东西的“本质”的方法，其特性是“相近的事物”由相近的数表示。

1.1 文本向量(Text Embedding)

在GPT中，文本嵌入(Text Embedding)是通过将输入文本中的每个词汇或词语转换为高维向量表示的方法。这些向量捕捉了词汇的语义信息，使得模型能够理解文本的含义并生成相关的输出。通过预训练的方式，GPT模型能够学习得到通用的文本表示，从而在各种自然语言处理任务中表现出色，包括文本生成、文本分类、问答等。

1.2 使用GPT进行Embedding

目前OpenAI官方提供的3个文本向量模型为：

模型	最大向量维度	可否缩减维度
`text-embedding-3-small`	1536	是
`text-embedding-3-large`	3072	是
`text-embedding-ada-002`	1536	否

text-embedding-3-small和text-embedding-3-large可以通过embeddings.create中的dimensions参数调整输出的文本向量的维度。一般而言，文本向量维度越小搜索越快，而维度越大搜索越准。embeddings.create接口中的参数主要包括以下几个：

input: string或array。当为array时，其元素可以是字符串、整数或整数组成的array。整数会被视为一个token标记，整数组成的array会被视为一个完整的字符串。一个字符串输出一个embedding向量。
model: OpenAI提供的embedding模型。
dimension: embedding向量的维度；
encode-format: embedding向量的编码方式，float(默认值)或base64

具体代码举例如下(关于文本向量的相似度，GPT官方建议使用余弦相似度)：

from openai import OpenAI
import os
from dotenv import load_dotenv, find_dotenv
_ = load_dotenv(find_dotenv())  
client = OpenAI()
import numpy as np
from numpy.linalg import norm
def cos_sim(a, b):
    '''余弦距离 -- 值越接近1越相似'''
    return np.dot(a, b)/(norm(a)*norm(b))
def get_embeddings(texts, model="text-embedding-ada-002", dimensions=None):
    '''封装 OpenAI 的 Embedding 模型接口'''
    if model == "text-embedding-ada-002":
        dimensions = None
    if dimensions:
        data = client.embeddings.create(
            input=texts, model=model, dimensions=dimensions).data
    else:
        data = client.embeddings.create(input=texts, model=model).data
    return [x.embedding for x in data]

if __name__=="__main__":
    vec1=np.reshape(get_embeddings(texts="你好啊")[0],(-1,1536))
    vec2=np.reshape(get_embeddings(texts="hello")[0],(1536,-1))
    print(cos_sim(vec1,vec2))

代码运行结果如下：

[[0.84943191]]

2 向量数据库

向量数据库是一种特殊类型的数据库，专门用于存储和检索向量数据，是为了有效处理高维数据而设计的。这里要注意一点：向量数据库本身不生成向量，向量是由 Embedding 模型产生的。目前主流的向量数据库有多种：chroma、milvus等。这里以chroma为例简单介绍。

2.1 chroma安装

chroma的安装非常简单，在Python中直接使用pip install命令安装即可。具体如下：

pip install chromadb

2.2 chroma基本操作

chroma向量数据库中的集合(collection)保存一组相关文件，可以看作一个容器，用于存储和组织特定类别或主题的数据。与collection相关的操作包括以下内容：

创建集合：create_collection
删除集合：delete_collection
获取集合：get_collection
获取并创建集合：get_or_create_collection(最常用)

在collection中可以添加add、删除delect、修改modify、插入insert、更新update向量。

2.3 chroma添加向量及查找相似向量

def get_embeddings(texts, model="text-embedding-ada-002", dimensions=None):
    if model == "text-embedding-ada-002":
        dimensions = None
    if dimensions:
        data = client.embeddings.create(
            input=texts, model=model, dimensions=dimensions).data
    else:
        data = client.embeddings.create(input=texts, model=model).data
    return [x.embedding for x in data]

chroma_client=chromadb.Client(Settings(allow_reset=True))
chroma_client.reset()
collection=chroma_client.get_or_create_collection(name="my_collection")

documents=['hello','你吃早饭了吗？',"今天考了多少分？","侬好吗？"]
#向collection中添加向量
collection.add(embeddings=get_embeddings(documents),
            documents=documents,
            ids=["id1", "id2",'id3','id4'])
#查找与“你好”最相近的向量
results=collection.query(
    query_embeddings=get_embeddings(["你好"]),
    n_results=2)
print(results['documents'][0])

其输出内容为：

[‘侬好吗？’, ‘hello’]

注意：chroma等其他向量数据库能快速定位相似变量，是因为这类数据库通常执行的是近似查找，而非精确查找。

3 检索增强生成

检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)是一种结合了信息检索和自然语言生成的技术。其基本思想是利用信息检索的技术，从大规模语料库(存储在向量数据库)中检索出与当前任务相关的文本片段，并将这些文本片段作为输入提供给生成模型，以引导生成模型产生更准确、更相关的文本输出。其基本框架为：在这里插入图片描述

下面给出一个具体的代码案例：

from pdfminer.high_level import extract_pages
from pdfminer.layout import LTTextContainer
import re
import chromadb
from chromadb.config import Settings
from openai import OpenAI
from dotenv import load_dotenv, find_dotenv
_ = load_dotenv(find_dotenv()) 
client=OpenAI()
#从pdf中提取文档
def extract_text_from_pdf(filename,page_numbers=None,min_line_length=5):
    paragaphs=[]
    full_text=''
    for i,page_layout in enumerate(extract_pages(filename)):
        if page_numbers and i not in page_numbers:
            continue
        for element in page_layout:
            if isinstance(element,LTTextContainer):
                full_text+=element.get_text()+'\n'
    buffer=''
    for text in full_text.split('\n'):
        if len(text)>1 and bool(re.search(r'\b[A-Za-z]+\b',text)):
            buffer+=(' '+text) if not text.endswith('-') else text.strip('-')
        elif buffer:
            paragaphs.append(buffer.lstrip(' '))
            buffer=''
    if buffer:
        paragaphs.appen(buffer)
    return paragaphs
#定义embedding函数
def get_embeddings(texts, model="text-embedding-ada-002", dimensions=None):
    if model == "text-embedding-ada-002":
        dimensions = None
    if dimensions:
        data = client.embeddings.create(
            input=texts, model=model, dimensions=dimensions).data
    else:
        data = client.embeddings.create(input=texts, model=model).data
    return [x.embedding for x in data]
#修改prompt模版
def bulid_prompt(prompt_template, **kwargs):
    prompt=prompt_template
    for k,v in kwargs.items():
        if isinstance(v,str):
            val=v
        elif isinstance(v,list) and all(isinstance(x,str) for x in v):
            val='\n'.join(v)
        else:
            val=str(v)
        prompt=prompt.replace(f"__{k.upper()}__",val)
    return prompt
#调用大模型
def get_completions(prompt,model='gpt-3.5-turbo'):
    response=client.chat.completions.create(
        model=model,
        messages=[{"role":"user","content":prompt}],
        temperature=0.5,
    )
    return response.choices[0].message.content
    
prompt_template = """
你是一个问答机器人。
你的任务是根据下述给定的已知信息回答用户问题。
确保你的回复完全依据下述已知信息。不要编造答案。
如果下述已知信息不足以回答用户的问题，请直接回复"我无法回答您的问题"。

已知信息:
__INFO__

用户问：
__QUERY__

请用中文回答用户问题。
"""
class RAG_BOT():
    def __init__(self):
        chroma_client=chromadb.Client(Settings(allow_reset=True))
        self.collection=chroma_client.get_or_create_collection(name="my_collection")
    def add_documents(self,documents):
        self.collection.add(documents=documents,
                            embeddings=get_embeddings(documents),
                            ids=["id"+str(i) for i in range(len(documents))])
    def query(self,user_query,top_n=2):
        results=self.collection.query(query_embeddings=get_embeddings([user_query]),n_results=top_n)
        prompt=bulid_prompt(prompt_template,query=user_query,info=results['documents'])
        return get_completions(prompt)

documents=extract_text_from_pdf('/Users/sherry/Downloads/llama2.pdf')

rag_bot=RAG_BOT()
rag_bot.add_documents(documents)
print(rag_bot.query("llama2有多少参数？"))