RAG的核心组件

引言

RAG系统虽然概念简单，但其实现涉及多个复杂的组件。理解这些核心组件及其相互关系，是构建高质量RAG系统的关键。本文将详细介绍RAG系统的各个核心组件。

RAG系统架构概览

核心组件详解

1. 文档解析器（Document Parser）

文档解析器负责将各种格式的文档转换为可处理的文本格式。

支持的文档格式

• PDF文档：使用PyPDF2、pdfplumber等库
• Word文档：使用python-docx库
• HTML网页：使用BeautifulSoup、lxml等
• Markdown文件：使用markdown库
• 纯文本文件：直接读取
• 结构化数据：JSON、XML、CSV等

实现示例

from pdfplumber import PDF
import docx
from bs4 import BeautifulSoup

class DocumentParser:
    def parse_pdf(self, file_path):
        """解析PDF文档"""
        text = ""
        with PDF(file_path) as pdf:
            for page in pdf.pages:
                text += page.extract_text()
        return text
    
    def parse_docx(self, file_path):
        """解析Word文档"""
        doc = docx.Document(file_path)
        text = ""
        for paragraph in doc.paragraphs:
            text += paragraph.text + "\n"
        return text
    
    def parse_html(self, html_content):
        """解析HTML内容"""
        soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')
        return soup.get_text()

2. 文本分块器（Text Chunker）

文本分块器将长文档切分成合适大小的文本块，这是RAG系统的关键步骤。

分块策略

1. 固定长度分块

def fixed_length_chunking(text, chunk_size=1000, overlap=200):
    """固定长度分块"""
    chunks = []
    start = 0
    while start < len(text):
        end = start + chunk_size
        chunk = text[start:end]
        chunks.append(chunk)
        start = end - overlap
    return chunks

2. 语义分块

def semantic_chunking(text, sentences_per_chunk=5):
    """基于语义的分块"""
    sentences = text.split('。')
    chunks = []
    for i in range(0, len(sentences), sentences_per_chunk):
        chunk = '。'.join(sentences[i:i+sentences_per_chunk])
        chunks.append(chunk)
    return chunks

3. 递归分块

def recursive_chunking(text, max_size=1000):
    """递归分块，保持语义完整性"""
    if len(text) <= max_size:
        return [text]
    
    # 尝试按段落分割
    paragraphs = text.split('\n\n')
    if len(paragraphs) > 1:
        chunks = []
        for para in paragraphs:
            chunks.extend(recursive_chunking(para, max_size))
        return chunks
    
    # 尝试按句子分割
    sentences = text.split('。')
    if len(sentences) > 1:
        chunks = []
        current_chunk = ""
        for sentence in sentences:
            if len(current_chunk + sentence) <= max_size:
                current_chunk += sentence + "。"
            else:
                if current_chunk:
                    chunks.append(current_chunk)
                current_chunk = sentence + "。"
        if current_chunk:
            chunks.append(current_chunk)
        return chunks
    
    # 最后按字符分割
    return [text[i:i+max_size] for i in range(0, len(text), max_size)]

3. 向量化模型（Embedding Model）

向量化模型将文本转换为高维向量表示，用于相似度计算。

主流向量化模型

1. OpenAI Embeddings

import openai

def get_openai_embedding(text):
    response = openai.Embedding.create(
        input=text,
        model="text-embedding-ada-002"
    )
    return response['data'][0]['embedding']

2. Sentence Transformers

from sentence_transformers import SentenceTransformer

model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')

def get_sentence_embedding(text):
    return model.encode(text)

3. 中文向量化模型

# 使用中文优化的模型
model = SentenceTransformer('paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2')

def get_chinese_embedding(text):
    return model.encode(text)

4. 向量数据库（Vector Database）

向量数据库专门用于存储和检索高维向量数据。

主流向量数据库对比

数据库	特点	适用场景
Pinecone	云服务，易用	快速原型开发
Weaviate	开源，功能丰富	企业级应用
Chroma	轻量级，易部署	小到中型项目
Qdrant	高性能，Rust实现	大规模应用
Milvus	分布式，高可用	超大规模应用

Chroma使用示例

import chromadb
from chromadb.config import Settings

# 初始化Chroma客户端
client = chromadb.Client(Settings(
    chroma_db_impl="duckdb+parquet",
    persist_directory="./chroma_db"
))

# 创建集合
collection = client.create_collection(
    name="documents",
    metadata={"hnsw:space": "cosine"}
)

# 添加文档
collection.add(
    documents=["文档内容1", "文档内容2"],
    metadatas=[{"source": "doc1"}, {"source": "doc2"}],
    ids=["id1", "id2"]
)

# 查询相似文档
results = collection.query(
    query_texts=["查询文本"],
    n_results=5
)

5. 检索器（Retriever）

检索器负责根据查询找到最相关的文档片段。

检索策略

1. 相似度检索

def similarity_search(query_vector, collection, top_k=5):
    """基于余弦相似度的检索"""
    results = collection.query(
        query_embeddings=[query_vector],
        n_results=top_k
    )
    return results

2. 混合检索

def hybrid_search(query, collection, alpha=0.7):
    """结合语义检索和关键词检索"""
    # 语义检索
    semantic_results = semantic_search(query, collection)
    
    # 关键词检索
    keyword_results = keyword_search(query, collection)
    
    # 合并结果
    combined_results = combine_results(
        semantic_results, 
        keyword_results, 
        alpha
    )
    return combined_results

3. 重排序检索

def rerank_search(query, initial_results, reranker):
    """使用重排序模型优化检索结果"""
    reranked_results = reranker.rerank(
        query=query,
        documents=initial_results
    )
    return reranked_results

6. 上下文构建器（Context Builder）

上下文构建器将检索到的文档片段组织成适合LLM的上下文格式。

上下文构建策略

1. 简单拼接

def simple_context_builder(query, retrieved_docs):
    """简单的上下文构建"""
    context = ""
    for i, doc in enumerate(retrieved_docs):
        context += f"文档{i+1}: {doc}\n\n"
    
    prompt = f"""
    基于以下文档内容回答用户问题：
    
    文档内容：
    {context}
    
    用户问题：{query}
    
    请基于上述文档内容提供准确的回答：
    """
    return prompt

2. 结构化上下文

def structured_context_builder(query, retrieved_docs):
    """结构化的上下文构建"""
    context_parts = []
    for i, doc in enumerate(retrieved_docs):
        context_parts.append(f"[文档{i+1}]\n{doc}\n")
    
    context = "\n".join(context_parts)
    
    prompt = f"""
    你是一个专业的问答助手。请基于以下相关文档内容回答用户问题。
    
    相关文档：
    {context}
    
    用户问题：{query}
    
    回答要求：
    1. 基于提供的文档内容回答
    2. 如果文档中没有相关信息，请明确说明
    3. 引用具体的文档来源
    4. 保持回答的准确性和客观性
    
    回答：
    """
    return prompt

7. 大语言模型（Large Language Model）

大语言模型是RAG系统的核心生成组件。

主流LLM选择

1. OpenAI GPT系列

import openai

def generate_with_gpt(prompt):
    response = openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-3.5-turbo",
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
        temperature=0.7,
        max_tokens=1000
    )
    return response.choices[0].message.content

2. 开源模型

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

def generate_with_open_source(prompt, model_name="microsoft/DialoGPT-medium"):
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
    model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
    
    inputs = tokenizer.encode(prompt, return_tensors="pt")
    outputs = model.generate(inputs, max_length=1000, temperature=0.7)
    
    return tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

8. 后处理器（Post-processor）

后处理器对LLM生成的结果进行优化和格式化。

后处理功能

1. 内容过滤

def filter_content(response):
    """过滤不当内容"""
    # 移除重复内容
    sentences = response.split('。')
    unique_sentences = list(dict.fromkeys(sentences))
    
    # 移除过短或过长的句子
    filtered_sentences = [
        s for s in unique_sentences 
        if 10 < len(s) < 200
    ]
    
    return '。'.join(filtered_sentences)

2. 格式优化

def format_response(response):
    """优化回答格式"""
    # 添加适当的换行
    formatted = response.replace('。', '。\n\n')
    
    # 添加引用标记
    if '根据' in response or '基于' in response:
        formatted += "\n\n*以上回答基于检索到的相关文档内容*"
    
    return formatted

组件间的协作流程

组件选择建议

1. 根据项目规模选择

• 小型项目：Chroma + Sentence Transformers + GPT-3.5
• 中型项目：Weaviate + OpenAI Embeddings + GPT-4
• 大型项目：Milvus + 自定义模型 + 多模型集成

2. 根据领域特点选择

• 中文应用：选择支持中文的embedding模型
• 技术文档：使用代码感知的分块策略
• 多模态内容：选择支持多模态的向量化模型

3. 根据性能要求选择

• 低延迟：使用本地部署的模型和数据库
• 高准确率：使用重排序和混合检索
• 高并发：使用分布式架构和缓存

总结

RAG系统的核心组件相互协作，形成了一个完整的知识问答系统。每个组件都有其特定的功能和优化空间，理解这些组件的工作原理和相互关系，是构建高质量RAG系统的关键。

在接下来的文章中，我们将深入探讨每个组件的实现细节和优化技巧，帮助你构建更加高效和准确的RAG应用。

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下一步学习建议：

• 阅读《RAG vs 传统搜索》，了解RAG与传统搜索的区别
• 实践搭建一个简单的RAG系统，体验各组件协作
• 关注各组件的最新技术发展和优化方案