深入探索RAG：用LlamaIndex为大语言模型扩展知识，实现智能检索增强生成

大型语言模型（LLM），如ChatGPT和Llama，在回答问题方面表现出色，但它们的知识仅限于训练时所获取的信息。它们无法访问私有数据，也无法在训练截止日期之后学习新知识。那么，核心问题就是……我们如何扩展它们的知识范围？

答案就在于检索增强生成（RAG）。今天，我们将探讨RAG的工作流程，并演示如何使用LlamaIndex构建一个RAG系统。

让我们开始吧！

Building a RAG Application Using LlamaIndex

检索增强生成（RAG）：基础知识

LLM是目前最先进的自然语言处理模型，在翻译、写作和通用问答方面表现优异。然而，它们在处理特定领域的问题时常常会出现幻觉式的错误回答。

在这些场景下，只有极少数文档可能包含每个查询所需的相关上下文。为了解决这个问题，我们需要一个高效的系统，能够在生成回复前快速检索并整合相关信息——这正是RAG的核心。

预训练的LLM通过三种主要方式获取知识，每种方式都有局限性：

训练：从零开始训练一个LLM需要在数万亿个标记（token）上训练庞大的神经网络，成本高达数亿美元——对于大多数人来说并不可行。
微调：这种方式可以让预训练模型适应新数据，但耗时且资源消耗大。除非有特定需求，否则并不总是实用。
提示（Prompting）：这是最易用的方法，将新信息插入LLM的上下文窗口，使其能基于所提供的数据回答问题；但由于文档往往超出上下文窗口的容量，仅靠这种方法并不足够。

RAG通过在查询时高效地处理、存储和检索相关的文档片段，克服了上述局限。这确保了LLM能够生成更准确、具备上下文感知的回复，而无需进行昂贵的再训练或微调。

RAG流程的核心组成部分

RAG系统由几个关键组件组成：

简易RAG应用架构示意图（原文配图，略）

文本分割器（Text Splitter）：将大型文档拆分为可适应LLM上下文窗口的小块。
嵌入模型（Embedding Model）：将文本转换为向量表示，以实现高效的相似度搜索。
向量存储（Vector Store）：专用数据库，用于存储和检索文档嵌入及其元数据。
大语言模型（LLM）：核心语言模型，基于检索到的信息生成答案。
工具函数（Utility Functions）：包括网页检索器、文档解析器等工具，用于数据预处理和增强检索效果。

每个组件在提升RAG系统的准确性和效率方面都起着至关重要的作用。

什么是LlamaIndex？

LlamaIndex（原名GPTIndex）是一个用于构建LLM驱动应用的Python框架。它充当自定义数据源与大型语言模型之间的桥梁，简化了数据的摄取、索引和查询过程。

LlamaIndex内置支持多种数据源、向量数据库和查询接口，是RAG应用的一体化解决方案。同时，它还可无缝集成LangChain、Flask、Docker等工具，非常适合实际场景的灵活部署。

可在其官方GitHub仓库查看更多信息。

用LlamaIndex实现简单的RAG系统

步骤1：环境准备

在实现之前，需要先搭建Python环境并安装必要依赖。使用虚拟环境有助于高效管理依赖：

python -m venv rag_env
source rag_env/bin/activate  # Windows系统使用：rag_env\Scripts\activate

现在可以安装所需库。LlamaIndex、OpenAI和FAISS是搭建RAG系统的核心依赖：

pip install llama-index openai faiss-cpu

若要让LlamaIndex能调用OpenAI模型，别忘了配置OpenAI API密钥：

import os 
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "your-api-key-here"

步骤2：加载文档

为了实现检索，首先需将文档加载到系统中。LlamaIndex提供了SimpleDirectoryReader来高效完成此任务。这次我们以“Attention Is All You Need”论文扩展LLM的知识为例。

from llama_index import SimpleDirectoryReader# 从指定目录加载文本文件
documents = SimpleDirectoryReader("./data").load_data()print(f"Loaded {len(documents)} documents")

步骤3：文本分割

LLM有上下文窗口限制，无法一次处理完整文档。因此，需要将文档拆分为更小、结构化的片段以便高效检索。

from llama_index.text_splitter import SentenceSplitter# 定义基于句子的文本分割器
text_splitter = SentenceSplitter(chunk_size=512, chunk_overlap=50)# 将文档进行分割
nodes = text_splitter.split_text([doc.text for doc in documents])print(f"Split into {len(nodes)} chunks")

步骤4：用嵌入索引文档

要实现语义检索，必须将文档片段转换为向量嵌入，并存储在索引中。

from llama_index import VectorStoreIndex# 创建索引
index = VectorStoreIndex(nodes)# 持久化索引（可选）
index.storage_context.persist(persist_dir="./storage")

步骤5：用RAG查询索引

这一步RAG开始发挥作用。我们将对已索引文档进行检索并生成由LLM驱动的回复。

from llama_index.query_engine import RetrieverQueryEnginequery_engine = RetrieverQueryEngine.from_args(index.as_retriever())response = query_engine.query("What is attention?")
print(response)

执行上述代码后，可得到如下回答：

“Attention是一种在深度学习模型中用来关注输入序列中相关部分的机制。在论文《Attention Is All You Need》中，Vaswani等人提出了Transformer架构，这一架构完全依赖自注意力机制，而非循环或卷积。其核心创新就是自注意力机制，使模型能够衡量句中不同词语之间的重要性，从而实现更好的并行化和远距离依赖建模。”

我们成功了！

结语

借助LlamaIndex构建RAG系统，为LLM突破训练数据的限制带来了令人兴奋的可能性。通过集成文档检索、基于嵌入的索引以及实时查询，RAG提升了准确性并减少了幻觉现象，非常适合特定领域的应用。

根据本指南的分步实现，你已经拥有一个可扩展的RAG流程。你还可以从以下方向进一步扩展：