聊天机器人性能革新：探索三大 RAG 性能提升策略

聊天机器人性能革新：探索三大 RAG 性能提升策略

在构建聊天机器人时，我们常常需要在响应速度和准确性之间做出权衡。对于一些特定场景，如医疗咨询，准确度往往比快速响应更为重要。本文将介绍三种提升RAG（检索增强生成）聊天机器人性能的策略：使用智能体、降低成本和重排。通过这些技术，我们可以构建出更智能、更高效的聊天机器人。

智能体

智能体可以看作是聊天机器人的"大脑"，它能够根据不同的任务需求，从多种工具中选择最适合的工具来完成任务。LlamaIndex平台提供了多种智能体，包括ReAct智能体、OpenAI智能体和自定义智能体。经过测试，目前最有效的智能体是基础的OpenAI智能体和先进的ContextRetrieverOpenAIAgent。

实现步骤

1. 首先建立索引：

from llama_index import VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader

documents = SimpleDirectoryReader("data").load_data()
index = VectorStoreIndex.from_documents(documents)
query_engine = index.as_query_engine()

2. 定义QueryEngineTool数组：

query_engine_tools = [
    QueryEngineTool(
        query_engine=query_engine,
        metadata=ToolMetadata(
            name="basic_rules",
            description=("the basic game rules and description"),
        ),
    ),
]

3. 创建智能体：

from llama_index.agent import ContextRetrieverOpenAIAgent

context_agent = ContextRetrieverOpenAIAgent.from_tools_and_retriever(
    query_engine_tools,
    index.as_retriever(similarity_top_k=3),
    verbose=True,
)

4. 生成响应：

response = context_agent.chat("What is the game about?")
print(response)

降低成本

随着用户数量的增长，RAG系统的基础设施成本也会随之增加。为了应对这一挑战，我们可以采用"提示压缩"策略。具体来说，我们可以使用SentenceEmbeddingOptimizer类来压缩从VectorStore检索到的top_k节点文本。

实现步骤

1. 设置SentenceEmbeddingOptimizer：

from llama_index.postprocessor import SentenceEmbeddingOptimizer

query_engine = index.as_query_engine(
    node_postprocessors=[SentenceEmbeddingOptimizer(percentile_cutoff=0.5)]
)

2. 定义QueryEngineTool数组：

query_engine_tools = [
    QueryEngineTool(
        query_engine=query_engine,
        metadata=ToolMetadata(
            name="basic_rules",
            description=("the basic game rules and description"),
        ),
    ),
]

3. 创建智能体并生成响应：

context_agent = ContextRetrieverOpenAIAgent.from_tools_and_retriever(
    query_engine_tools,
    index.as_retriever(similarity_top_k=3),
    verbose=True,
)

response = context_agent.chat("Give me in a short answer how to play the first turn?")
print(response)

重排

重排是一种通过引入额外信息来优化结果排序的技术。在自然语言处理领域，重排技术常用于机器翻译或语言生成系统，以选择最合适、最流畅的结果。

实现步骤

1. 重建索引并设置服务上下文：

from llama_index import VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader, ServiceContext
from llama_index.llms import OpenAI

documents = SimpleDirectoryReader("data").load_data()
llm = OpenAI(temperature=0, model="gpt-3.5-turbo")
service_context = ServiceContext.from_defaults(llm=llm, chunk_size=512)
index = VectorStoreIndex.from_documents(documents, service_context=service_context)

2. 定义重排器：

from llama_index.postprocessor import LLMRerank

reranker = LLMRerank(
    choice_batch_size=5,
    top_n=3,
    service_context=service_context,
)

3. 设置查询引擎：

query_engine = index.as_query_engine(
    similarity_top_k=10,
    node_postprocessors=[reranker],
    response_mode="refine",
)

4. 生成响应：

response = query_engine.query("What is the best strategy for the first turns?")
print(response)

通过上述三种策略，我们可以显著提升RAG聊天机器人的性能。这些技术不仅能够提高响应质量，还能有效控制成本。对于想要构建高性能聊天机器人的开发者来说，这些策略具有很高的参考价值。