5天学习RAG路线图，你信吗？
RAG是"Retrieval Augmented Generation"的缩写，让我们来拆解这个术语，了解RAG的本质：
R -> Retrieval（检索）
A -> Augmented（增强）
G -> Generation（生成）
简单来说，我们现在使用的大语言模型（LLM）并不是最新的。如果我们向ChatGPT这样的LLM提问，它可能会产生幻觉，给出不准确的答案。为了解决这个问题，我们用一些额外的数据（这些数据通常只有少数人能接触到，不是公开的）来训练LLM。然后，我们用这些经过训练的LLM来回答问题。这样一来，它就能给出更相关的信息了。
如果我们不使用RAG，可能会遇到以下问题：
1.幻觉的可能性增加
2. LLM的知识过时
3.准确性和事实性降低
接下来，我提供了一张图片来解释RAG的工作原理。我来为您描述一下这张图：
这张图展示了RAG系统的工作流程：
1.用户提出一个问题或查询。
2.查询被发送到检索算法。
3.检索算法从外部知识库中获取相关文档。
4.检索到的文档和原始查询一起被送到语言模型（LLM）。
5. LLM处理查询和相关文档，生成一个响应。
6.响应被发送回用户。
RAG是一个混合系统，它结合了基于检索的系统和大语言模型的优势，以生成更准确、相关和有见地的回答。这种方法在生成过程中利用外部知识源，增强了模型提供最新和符合上下文的信息的能力。
现在，我知道你对从基础到高级学习RAG很感兴趣。接下来，我会为你介绍一个完美的路线图，让你在短短5天内学习RAG系统。是的，你没听错，只需5天，你就能掌握RAG系统。让我们直接进入这个路线图吧：
第1天：为RAG打下基础
第1天的核心目标是从高层次理解RAG，并探索RAG的关键组成部分。以下是第1天的主题细分：
1. RAG概述：
-了解RAG的功能、重要性及其在现代自然语言处理中的地位。
-核心思想是检索增强生成通过引入外部信息来改进生成模型。
2.关键组成部分：
-分别了解检索和生成。
-探索检索架构（如密集段落检索DPR、BM25）和生成架构（如GPT、BART、T5）。
第2天：构建你自己的检索系统
第2天的核心目标是成功实现一个检索系统（即使是基础的）。以下是第2天的主题细分：
1.深入了解检索模型：
-学习密集检索与稀疏检索：
-密集：DPR、ColBERT。
-稀疏：BM25、TF-IDF。
-发现每种方法的优缺点。
2.检索的实现：
-使用elasticsearch等库进行稀疏检索，或使用faiss进行密集检索，来执行基本的检索任务。
-学习Hugging Face的DPR教程，了解如何从知识库中检索相关文档。
3.知识数据库：
-了解知识库的结构。
-学习如何准备检索任务的数据，如预处理语料库和索引文档。
第3天：微调生成模型并观察结果
第3天的目标是微调生成模型并观察结果，理解检索在增强生成中的作用。以下是第3天的主题细分：
1.深入了解生成模型：
-研究预训练模型如T5、GPT-2和BART。
-学习针对问答或摘要等生成任务的微调过程。
2.生成模型实践：
-使用Hugging Face提供的transformers在小型数据集上微调模型。
-测试使用生成模型回答问题。
3.探索检索和生成之间的交互：
-研究生成模型接收检索数据的方法。
-认识检索如何提高生成响应的准确性和质量。
第4天：实现一个可运行的RAG系统
现在，我们离目标更近了。这一天的主要目标是在简单的数据集上实现一个可运行的RAG系统，并熟悉参数调整。以下是第4天的主题细分：
1.结合检索和生成：
-将检索和生成组件组合成一个系统。
-实现检索输出和生成模型之间的交互。
2.使用LlamaIndex的RAG管道：
-通过官方文档或教程学习RAG管道的工作原理。
-使用LlamaIndex的RAG模型设置并运行一个示例。
3.动手实验：
-开始尝试不同的参数，如检索文档数量、生成的束搜索策略和温度缩放。
-尝试在简单的知识密集型任务上运行模型。
第5天：构建和微调更强大的RAG系统
最后一天的目标是通过微调创建一个更强大的RAG模型，并了解可以探索的不同类型的RAG模型。以下是第5天的主题细分：
1.高级微调：研究如何优化特定领域任务的生成和检索组件。
2.扩展：使用更大的数据集和更复杂的知识库来扩大你的RAG系统。
3.性能优化：学习如何最大化内存使用和检索速度（例如，通过使用GPU的faiss）。
4.评估：掌握评估RAG模型在知识密集型任务中的表现的技能。使用各种指标如BLEU、ROUGE等来评估问题回答的质量。
结语
通过遵循这个路线图，你可以在5天内学习RAG系统，具体时间取决于你的学习能力。希望你喜欢这个路线图。
如何学习AI大模型？
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第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；
第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；
第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；
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