RAG技术提升AI系统稳定性，微软开源GraphRAG
RAG技术提升AI系统稳定性，微软开源GraphRAG
在人工智能领域，鲁棒性（Robustness）是衡量一个AI系统在面对各种异常输入时保持稳定性和可靠性的关键指标。随着AI技术的不断发展，如何提升系统的鲁棒性成为研究者们关注的重点。近年来，检索增强生成（RAG，Retrieval-Augmented Generation）技术因其在提升AI系统性能方面的显著效果而备受关注。本文将深入探讨RAG技术的原理及其在提升AI系统鲁棒性方面的应用。
RAG技术的基本原理
RAG技术是一种将信息检索与生成式AI相结合的技术，其核心思想是在生成模型输出之前，先从外部知识库中检索相关信息，以增强模型的上下文理解能力。这种技术能够有效解决传统大语言模型（LLM）在应用中面临的一些挑战，如虚假信息、知识过时、领域知识幻觉等。
RAG技术包含三个主要过程：
检索：根据用户的查询内容，从外部知识库获取相关信息。具体而言，将用户的查询通过嵌入模型转换为向量，以便与向量数据库中存储的相关知识进行比对。通过相似性搜索，找出与查询最匹配的前K个数据。
增强：将用户的查询内容和检索到的相关知识一起嵌入到一个预设的提示词模板中。
生成：将经过检索增强的提示词内容输入到大型语言模型中，以生成所需的输出。
RAG技术如何提升AI系统鲁棒性
RAG技术通过多个阶段的优化策略，显著提升了AI系统的鲁棒性。这些优化策略主要包括预检索优化、检索策略优化、检索后优化和生成优化等。
预检索优化
预检索优化的主要目标是提高数据索引或知识数据库中信息的质量和可检索性。具体方法包括：
使用LLM提高信息密度：在存储数据前使用LLM处理、清洗以及对数据进行打标。这种改进是因为来自异构数据源（例如PDF、抓取的网页数据、音频转录）的非结构化数据不一定是为RAG系统构建的，导致信息密度低、噪声数据、信息重复等。
使用分层索引检索：创建两个索引 — 一个由摘要组成，另一个由文档块组成，并分两步进行搜索，首先通过摘要过滤掉相关文档，然后在此相关组内进行搜索。
创建假设性问答对：使用GPT-4为每个文档生成一系列假设/可能的问题和答案对，然后使用生成的问题作为嵌入检索的块。在检索时，系统将检索问题及其对应的答案并提供给LLM。
检索策略优化
检索策略优化旨在提高检索的准确性和效率。具体方法包括：
递归检索：通过多轮检索逐步细化搜索结果，提高检索的准确性。
多阶段检索：将检索过程分为多个阶段，每个阶段专注于不同的信息维度，最终整合所有阶段的结果。
检索后优化
检索后优化主要关注如何更有效地利用检索到的信息。具体方法包括：
信息融合：将多个来源的信息进行整合，形成更全面的上下文。
信息去重：使用LLM作为信息去重器，去除重复信息，提高数据索引的质量。
生成优化
生成优化则关注如何基于增强的上下文生成更高质量的输出。具体方法包括：
多模态融合：整合文本、图像、视频等多种类型的信息，提升生成内容的丰富性。
多轮对话优化：在多轮对话场景中，利用历史对话信息优化当前轮次的生成结果。
实际应用案例
微软最新开源的GraphRAG（Graph-Augmented Retrieval-Augmented Generation）技术是RAG领域的重要突破。GraphRAG结合了知识图谱和传统的RAG方法，能够更有效地处理复杂的关系数据和全局查询。
在GraphRAG中，系统首先将原始文档划分为可管理的区域（文本片段），然后识别关键地标和连接（元素实例）。接着，利用先进的城市分析工具（如Leiden社区检测算法），将这些元素分组为自然社区。最后，为每个社区制作详细的“社区报告”（社区总结）。
在检索阶段，GraphRAG不会向随机位置派遣调查员，而是参考预先准备的社区报告。每个社区以其本地视角对全局问题作出贡献，就像城市规划师结合各个行政区的反馈来理解全市趋势一样。这种方法在处理“全局”问题时特别有效，给到答案的广度和多样性方面都优于传统方法。
未来展望
尽管RAG技术已经在提升AI系统鲁棒性方面展现出巨大潜力，但仍面临一些挑战和未来发展方向：
多模态数据整合：如何更有效地整合文本、图像、视频等多种类型的数据，以提升模型的综合理解能力。
实时性与效率：在保证检索质量的同时，如何进一步提升检索速度，满足实时应用场景的需求。
可解释性与透明度：如何增强模型输出的可解释性，使用户能够理解模型决策的依据。
隐私与安全：在利用外部知识库的同时，如何保护用户隐私和数据安全。
RAG技术作为提升AI系统鲁棒性的关键手段，正在不断推动AI技术向更智能、更可靠的方向发展。随着技术的不断进步，我们有理由相信，未来的AI系统将能够更好地应对各种复杂场景，为人类社会带来更大的价值。