7步打造簡易RAG系統教學詳解

7個步驟教你由零打造簡易RAG系統

近年，大家幾乎都用過ChatGPT、Gemini或其他大型語言模型(LLM)，佢哋令生活更方便，但有時都會答錯嘢。例如我曾經問過一個生成模型最新一次美國總統選舉嘅得主係邊個，結果佢竟然答返上一任總統，因為模型只係根據選舉之前嘅訓練數據作答。呢個時候「檢索增強生成」（Retrieval-Augmented Generation，簡稱RAG）就派上用場，幫助LLM提供更準確、更新嘅答案。RAG唔單止靠模型本身嘅知識，而係會從外部來源，例如PDF、文件或者API提取資料，再用呢啲內容去生成更具上下文嘅回應。今次教學會帶你一步步用7個簡單步驟，由零開始整一個基本嘅RAG系統。

認識檢索增強生成 (RAG) 嘅工作流程

RAG系統主要有兩部分：**檢索器（retriever）**同**生成器（generator）**。檢索器係負責喺你嘅知識庫入面搵最相關嘅文字片段；生成器就係語言模型，佢會將呢啲片段組合成自然、有用嘅答案。流程係：

1. 用戶提出問題。
2. 檢索器喺索引咗嘅文件或數據庫中搜尋最合適嘅內容。
3. 將搵到嘅內容作為上下文交畀LLM。
4. LLM根據呢啲內容生成回應。

接住我哋會拆解呢個流程，用7個步驟由頭做到尾。

步驟1：數據預處理

大型語言模型雖然已經學咗好多書本同網絡資料，但唔會知道你嘅私有或最新資訊，例如研究筆記、公司文件或項目資料。RAG就幫你將自己嘅數據餵畀模型，減少「幻覺」(hallucinations)問題，令回應更精準和最新。今次示範用兩個簡短嘅文本檔案，講解機器學習嘅概念：

– supervised_learning.txt：介紹監督式學習
– unsupervised_learning.txt：介紹非監督式學習

之後寫Python程式`load_data.py`用嚟讀取呢啲文件，再用`clean_data.py`清理文字，去除多餘空白同非ASCII字元。最後用`prepare_data.py`整合讀取同清理步驟，輸出乾淨嘅文本。

步驟2：將文本拆分成小段

因為LLM只能處理有限長度嘅文本（即上下文視窗有限），所以要將長文件拆成細小、有重疊嘅段落（一般300至500字）。用LangChain嘅`RecursiveCharacterTextSplitter`可以喺句子或段落等自然分隔點拆分，令每段內容有意義，方便模型快速找到相關資料。

步驟3：生成及儲存向量嵌入

電腦唔識文字，只識數字，所以要將文本轉成「向量嵌入」（vector embeddings），用數字表達文本嘅語義。可以用OpenAI、SentenceTransformers或者Hugging Face等工具。示範用SentenceTransformers嘅`all-MiniLM-L6-v2`模型生成嵌入。之後用FAISS（一個Facebook出品嘅向量搜索庫）將嵌入索引起嚟，方便快速相似度搜尋，同時將文本片段資料用pickle存檔，方便日後檢索。

步驟4：檢索相關資料

用戶提問時，先將問題轉成向量，再用FAISS喺嵌入庫中搵出最接近嘅文本片段。呢個過程叫做「相似度搜尋」。寫Python函數讀取FAISS索引同pickle嘅文本元數據，再根據問題找出最相關嘅3段文字。

步驟5：合併檢索回來嘅上下文

將搵到嘅多段相關文字合併成一個上下文區塊，然後連同用戶問題一齊餵畀語言模型，確保模型有足夠資料作答。

步驟6：用大型語言模型生成答案

將合併嘅上下文同問題組成提示(prompt)，用Hugging Face嘅開源模型（示範用TinyLlama）生成答案。用transformers庫載入模型同tokenizer，將提示編碼後送入模型生成，最後解碼輸出最終答案。

步驟7：運行完整RAG流程

將以上所有步驟整合到一個`main.py`文件，從數據讀取、清理、拆分、生成嵌入、建立FAISS索引、檢索相關文本，到生成答案，一條龍自動執行。示範問題係：「非監督式機器學習會唔會包括回歸任務？」

總結

RAG架構成功填補咗LLM「自身知識」同「世界不斷變化嘅資訊」之間嘅差距。今次示範嘅係一個非常基礎嘅RAG流程，方便大家理解原理。企業級嘅RAG系統會加入更多複雜技術，例如安全防護、多模態檢索、串流數據處理同上下文優化等。如果想深入學習，可以參考作者推薦嘅多篇進階文章。

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評論與啟發

今次教學清晰地拆解RAG系統嘅核心流程，並用Python代碼示範實作，非常適合初學者理解。RAG係目前解決LLM「知識時效性」問題嘅有效方案，尤其喺企業應用上能結合公司內部資料庫，避免模型「胡扯」。然而，基礎版本仍面臨幾個挑戰：

1. **上下文限制**：LLM嘅上下文視窗有限，過長嘅合併文本可能會被截斷，影響答案質素。未來可考慮動態上下文選擇或多輪對話策略。

2. **檢索精準度**：FAISS等向量庫基於語義相似度搜尋，但若語料質素不足或嵌入模型不夠強，可能檢索出不相關資料。加強檢索策略及重排名機制會提高準確度。

3. **安全與偏見**：引入外部資料同時帶來數據安全及偏見風險，企業部署時需做好數據治理及模型監控。

4. **可擴展性**：本文用本地FAISS示範，面對海量數據時要考慮分布式向量庫及高效索引。

總括而言，RAG係推動AI語言模型實用化嘅關鍵技術。對香港本地企業或開發者嚟講，掌握RAG技術不但可提升產品競爭力，亦能更好地結合本地化數據，創造更貼地嘅智能應用。未來可探索如何結合多語言處理、跨模態數據（如圖像、聲音）同實時數據更新，打造更全面嘅智慧助理系統。

以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。