RAG Foundry:为检索增强生成打造的LLM增强框架
可以说，在人工智能领域，大型语言模型（LLMs）的出现无疑是带来了巨大的变革。这些模型展现出了非凡的能力，并能执行许多传统上仅由人类智慧解决的任务。虽然它们表现得非常出色，但大型语言模型（LLMs）仍有一些固有的局限性。它们可能会产出看似合理的答案，但这些答案实际上是错误的或毫无意义的。此外，在事实准确性方面存在问题；它无法获取训练截止日期之后的新信息；而且它在处理大量复杂情境中的相关信息时也会遇到困难。
为了应对这些问题,研究团队开发了一个名为"RAG Foundry"的开源框架。该框架致力于利用检索增强生成(RAG)技术以提升大型语言模型（LLMs）的能力。RAG通过整合外部数据来源来扩充模型的知识体系；这有效缓解了知识受限的问题；同时能够降低幻觉风险、提升生成内容的相关性和提供清晰的解释机制；此外，在性价比方面也具有显著优势。
RAG Foundry的核心功能
RAG Foundry框架整合了数据创建、训练、推理和评估四个关键功能模块，并构建了一个完整的操作流程。该框架显著简化了研究人员与技术开发者的原型化与实验过程，并方便研究人员利用自身专业知识或外部资源生成数据集，并有效训练出性能优异的RAG模型。
- 数据创建和处理模块
该模块利用持久化RAG交互生成强化上下文的数据集，在面向RAG的训练与推理过程中具有重要意义。它包含多种预处理操作：如数据集加载操作等。经过处理后生成的一致格式文件中不仅包含原始内容信息，并附加了完整的元数据记录以确保在不同模型及实验环境下的一致性和可复现性。
数据处理模块包含多个步骤,每个步骤都包含实现特定数据处理功能的Python类定义.这些步骤分成两大类:一类主要负责数值计算,另一类则主要负责数据存储.
- 全局阶段:不仅能够影响全部的数据集合,还涵盖了聚合运算、分组处理以及筛选特定实例的操作。
- 本地阶段:专注于每个单独的数据样本,同时涵盖了检索查询与文本分析相关的任务以及字段级别的操作。
这种模块化设计能够支持构建灵活高效的数据处理流程，并可根据RAG导向的训练与推理需求进行定制化设计。主要包含以下几类相互独立的步骤:
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数据集加载器:从Hugging Face官方仓库或本地存储库中导入数据集。
- 数据选择模块:根据设定条件过滤示例并随机打乱数据集后选取子集。
- 数据整合组件:将外部数据库、工具、库和管道中的相关信息集成在一起。
- 样本收集模块:从任意数据源中随机抽取样本或特征,用于构建小样本训练集或负面样本集合。
- 提示生成系统:基于自定义模板和关键字映射机制生成标准化提示文本。
- 训练模块
该模块基于成熟的TRL框架进行模型微调，并采用先进的高效训练技术，包括LoRA（Low-Rank Adaptation）。从而让研究人员能够利用之前处理模块生成的数据集来精细调节模型参数，使其更好地适应特定的RAG任务。
- 推理模块
该推理模块基于处理模块构建后的数据集用于生成预测。从概念上说,该过程与评估阶段分离的原因在于推理环节计算密集型的特点。此外,用户能够在单一准备好后的推理结果文件中执行多个评估任务。
- 评估模块
该模块赋予用户执行一组指标以评估RAG技术和调优流程的能力。该模块从推理模块获取输出，并根据预先设定好的评价标准执行相应的指标。这些评价标准既可以基于现有工具包进行封装实现,也可由开发者自行开发。该模块同时支持在单个示例中应用本地度量（例如精确匹配）以及在整个数据集中计算全局度量（例如分类任务中的召回率）。
RAG Foundry的实际应用
为了评估RAG Foundry框架的性能表现,研究团队设计并执行了一系列实验,涵盖文档检索、模型微调、基于思维链的推理机制以及抗干扰文档生成技术。他们考察了两个广泛认可的基准模型的表现,通过多种强化方法对三种专业领域问答系统进行了系统评估。
实验设置
研究人员探索了几种RAG增强技术:
作为基准：让模型运行未经修改的状态，并完全依赖内部知识。
基于提示模板的标准框架中融入最相关的信息来源，并明确指示系统的操作流程。
在RAG配置下实施微调策略。
思维链：指导模型如何利用检索到的相关上下文内容，详细阐述解题步骤，并整合引用的关键信息来生成最终的回答。
微调配方：通过融合黄金参考文档与纯干扰文档，在提示中构建特定的情境模板，并与传统的思维链指引相辅相成。
该实验采用了三个具有知识密集型的问答数据集：TriviaQA、PubmedQA以及ASQA。这些数据集均能从外部来源中受益。研究人员选择两个具代表性的模型进行实验：Llama-3和Phi-3这两个模型展现了强大的能力，并适合作为RAG用例部署的理想选择
评估指标
研究人员使用了多种评估指标:
- TriviaQA:精确匹配(EM)
- ASQA:STR-EM
- PubmedQA:准确率和F1分数
此外,他们进一步评估了两个关键指标:忠实度与相关性.其中,忠实度用于量化生成文本与上下文之间的关联程度;而相关性则用于评估生成文本与查询的相关程度.
实验结果
实验结果显示:
在TriviaQA数据集上:
通过检索背景信息，结果得到了提升。
优化RAG设置显著提升了模型性能。
What/Do通过思维链推理带来了最佳结果。
在ASQA数据集上:
* CoT和CoT-sft方法表现最好
* RAG和RAG-sft也带来了显著改善在PubmedQA数据集上:
- 基于准确率与F1分数指标的优化后，RAG-sft方法实现了最佳性能。
- CoT和CoT-sft方法均展现出卓越的效果。
总体而言,这些结果表明RAG技术和微调方法能够在知识密集型任务中明显增强LLMs的表现能力。特别强调,将检索技术与思维链推理过程相结合,并采用有效的微调策略通常能够实现最佳效果。
RAG Foundry的意义与影响
RAG Foundry框架的推出对人工智能研究和应用领域具有深远的影响:
简化RAG系统开发：实现该系统的开发工作是一项复杂的任务，要求开发者深入理解数据特征、典型用例以及系统的复杂设计决策。RAG Foundry通过提供一个统一化的框架结构，显著降低了这一过程的难度，并使得研究人员与开发者能够更轻松地进行实验测试并不断优化该技术方案。
提升可重现性：在人工智能研究领域中，reproducibility始终是一个重要课题。RAG Foundry通过提供一个标准化的框架及工作流程，aiding in the consistency and comparability of experimental outcomes，并帮助研究人员更加容易地复制并构建彼此的研究工作。
提升可重现性：在人工智能研究领域中,reproducibility始终是一个重要课题。RAG Foundry通过提供一个标准化的框架及工作流程,aiding in the consistency and comparability of experimental outcomes,and helping researchers more easily replicate and build upon each other's work.
促进RAG技术创新:该框架的设计特点及其灵活性为其发展提供了良好的生长基础。研究者们能够较为容易地探索各种新型检索策略、提示机制以及性能评价标准,从而有效促进了RAG技术的整体进步和发展速度。
增强LLMs性能:通过整合外部知识库并优化数据检索机制,RAG Foundry帮助模型缓解现有局限性，并生成更加精确和相关的响应内容；此外，在结果质量方面表现突出的同时还能有效降低虚假信息的出现。
减少部署成本:高效的大规模知识图谱系统在某些情况下可能不如更大规模的语言模型在成本效益上具有优势。
RAG Foundry开发者提供了这一强大功能,有助于降低AI系统的部署和运营成本
促进跨领域应用：RAG技术的应用场景十分广泛，在问答系统、内容生成以及决策支持等多个领域均有显著表现。基于此背景开发的人工智能研究组织（RAG Foundry）为这些多样化应用场景提供了统一的技术平台，并助力AI技术在多个领域实现更大规模的应用
结论与展望
RAG Foundry的发布标志着检索增强生成技术迈向一个新的发展阶段。这个开源框架不仅为研究人员和开发者提供了提升LLMs性能的有力工具,还为RAG技术的进一步发展搭建了一个标准化的学习平台。
未来,我们有理由展望看到更多基于RAG Foundry的创新应用与研究进展。随着框架持续完善以及社区持续贡献,RAG技术有望在更为广泛的领域发挥作用，并进一步推动人工智能系统朝着更加智能、更加可靠以及更加高效的方向持续发展
对于希望在自己的项目中实施RAG技术的研究者和技术人员,RAG Foundry无疑是一个值得探索的重要工具.它不仅能够帮助您高效地构建和优化RAG系统,还能使您的研究成果更加容易被社区理解和复现,从而在AI技术的发展中占据重要地位.