RAG向量增强检索能达到什么效果？

Question

RAG向量增强检索能达到什么效果？我想给一些规则和公式作为本地文档，提问时给输入数据，大模型能用rag结合文档中规则计算出结果吗？

Answer 1

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RAG向量增强检索是一种将Retrieval-Augmented Generation (RAG)模型与向量搜索结合的方法，用于提高检索系统的效果。通过将预训练的生成模型和向量检索相结合，可以利用生成模型产生更多的语言理解、语义理解和自然语言生成能力，从而提高系统在处理自然语言理解和生成任务上的效果。 具体来说，RAG向量增强检索可以帮助系统更好地理解用户输入的查询，并根据查询的信息从文档数据库中检索相关内容。通过结合生成模型的能力，可以根据查询或规则生成更丰富、准确的结果，提高系统的效率和准确性。 例如，当用户输入一个查询“如何在Python中实现线性回归模型？”时，RAG向量增强检索可以利用生成模型和向量搜索的结合，从文档数据库中检索相关的规则、公式和范例代码，帮助用户更快地找到实现线性回归模型的方法。 下面给出一个简单的伪代码示例，演示如何使用RAG向量增强检索实现上述功能：

from transformers import RagTokenizer, RagRetriever, RagTokenForGeneration
from transformers import pipeline
# 加载RAG模型和检索器
tokenizer = RagTokenizer.from_pretrained("facebook/rag-token", use_fast=True)
retriever = RagRetriever.from_pretrained("facebook/rag-token", use_fast=True)
generator = RagTokenForGeneration.from_pretrained("facebook/rag-token", use_fast=True)
# 输入查询
query = "如何在Python中实现线性回归模型？"
# 使用RAG向量增强检索进行答案生成
rag_pipeline = pipeline('table-question-answering', model=generator, tokenizer=tokenizer, retriever=retriever)
result = rag_pipeline(query=query, documents=["Python线性回归模型实现规则", "Python线性回归模型范例代码"])
# 输出答案
print(result)

通过以上伪代码示例，我们演示了如何使用RAG模型和检索器对用户输入的查询进行处理，并从文档数据库中检索相关内容，实现答案的生成。这种方法可以帮助系统更好地利用生成模型和向量搜索的结合，提高检索效果和结果的准确性。