基于预训练语言模型的文本生成算法：检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）解码策略详解

好的，作为一个无所不知的大神，我随机为您讲解“检索增强生成”算法。它是在传统自回归生成基础上，引入外部知识库来增强生成质量的关键技术。以下是详尽的讲解：

第一步：算法背景与核心问题定义

1. 传统生成模型的局限性：像GPT这样的纯自回归语言模型，其知识完全固化在庞大的静态模型参数中。这导致两个核心问题：一是模型可能生成“事实性错误”（幻觉），因为其参数记忆的知识可能过时或不准确；二是模型无法获取和引用训练数据之外的、最新的或特定领域的海量信息。
2. 检索增强生成的提出：RAG的核心思想是“开放知识”，将生成过程分为“检索”和“生成”两阶段。在生成每个（或一组）答案时，模型会实时从一个外部知识库（如维基百科、内部文档）中检索相关文档，然后将检索到的文档作为上下文，与原始问题一起输入给生成模型，从而产生答案。这使模型具备了“查阅资料”的能力。
3. 问题形式化：给定一个查询（query）q，目标是生成一个文本答案 a。RAG通过结合一个大型非参数知识库（通常是文档的向量化索引 D = {d₁, d₂, ..., dₖ}）和一个参数化的生成模型 M（如BART、T5、GPT）来实现。

第二步：算法架构与核心组件拆解

RAG是一个两阶段流水线，其架构如下图所示（概念示意）：

外部知识库 (D)
      ↓ (索引构建)
  向量检索索引
      ↑
[查询 q] → 检索器 (Retriever) → 检索到Top-K相关文档 z
      ↓
      [文档 z]  +  [查询 q] → 生成器 (Generator) → 答案 a

让我们深入每个组件：

1. 检索器 (Retriever)：

   • 作用：给定查询 q，从知识库 D 中找出最相关的一组文档 z。这本质上是一个稠密向量检索问题。
   • 实现：通常使用一个“双编码器”架构。
     • 查询编码器 Eq：将查询 q 编码为一个稠密向量表示 v_q。常用预训练的BERT或RoBERTa的[CLS]向量。
     • 文档编码器 Ed：将知识库中的每个文档 d 预先编码为稠密向量 v_d，并存储到向量索引（如FAISS）中。
   • 检索过程：在检索时，计算查询向量 v_q 与所有文档向量 v_d 的相似度（通常用点积或余弦相似度），返回相似度最高的 K 个文档 {z₁, z₂, ..., zₖ} 作为检索结果。这个过程通常称为“最大内积搜索”。

2. 生成器 (Generator)：

   • 作用：以检索到的文档 z 和原始查询 q 为条件，生成最终的文本答案 a。
   • 输入构造：将检索到的文档（通常经过截断或选择）和原始查询拼接成一个增强的输入序列。常见格式为：“问题: {q} 上下文: {z} 答案:”
   • 模型：通常使用一个序列到序列的预训练模型，如BART或T5。生成器负责理解融合后的上下文，并生成流畅、准确的答案。

第三步：核心工作流程与数学描述

RAG将生成概率建模为对检索文档的边缘化：

• 联合概率模型：生成答案 a 的概率，是所有可能的相关文档 z 贡献的积分（或求和）。

  • 公式：p(a|q) = Σ_z p_η(z|q) * p_θ(a|q, z)
  • p_η(z|q)：这是检索器的分布，表示给定查询 q 时，文档 z 的相关性概率。通常用softmax在文档相似度上计算：p_η(z|q) ∝ exp(v_q · v_z)。实践中，由于知识库巨大，我们通常只取Top-K个文档来近似求和。
  • p_θ(a|q, z)：这是生成器的分布，表示在给定查询 q 和检索文档 z 的条件下，生成答案 a 的概率。这是一个标准的自回归生成过程：p_θ(a|q, z) = Π_{t=1}^{|a|} p_θ(a_t | a_{<t}, q, z)，其中 a_t 是答案的第 t 个词。

• 两种生成模式：

  1. RAG-Sequence：这是上述公式的直接实现。生成器在生成整个答案序列 a 时，都依赖于同一个检索到的文档 z。即先根据 p_η(z|q) 采样或选取一个文档 z，然后由生成器基于这个固定的 z 生成完整的 a。
  2. RAG-Token：在生成答案的每一个词时，都可以重新“查阅”不同的文档。其概率公式为：p(a|q) = Π_{t=1}^{|a|} Σ_z p_η(z|q, a_{<t}) * p_θ(a_t | a_{<t}, q, z)。这允许模型在生成不同部分时融合不同来源的知识，但计算开销极大。通常用近似方法，例如每个token生成时使用相同的Top-K文档集，但允许生成器动态关注不同的文档。

第四步：训练策略详解

RAG的训练是端到端的，同时优化检索器和生成器。

1. 训练数据：需要“问题-答案”对 (q, a) 的数据集。对于开放域问答，答案 a 通常简短。对于知识密集型任务，检索到的“支撑文档”（即包含答案的文档）是监督信号的一部分。
2. 目标函数：最大化训练数据中真实答案的边际对数似然。
   • 损失函数：L = - log p(a|q) = - log [ Σ_{z∈Top-K(q)} p_η(z|q) * p_θ(a|q, z) ]
   • 这个损失函数同时包含检索器参数 η 和生成器参数 θ 的梯度。通过反向传播，可以同时学习如何找到相关文档，以及如何利用这些文档生成答案。
3. 训练技巧：
   • 困难负样本挖掘：在检索器的相似度计算中，除了正例文档（包含答案的文档），还需要加入负例文档。简单的随机负例效果有限，通常需要加入“困难负例”——那些与查询语义相似但不包含正确答案的文档，这能迫使检索器学会更精细的匹配。
   • 知识库的预索引：文档编码器 Ed 可以固定（用预训练的BERT），也可以在训练中微调。如果微调，需要对知识库进行定期重新编码和索引，计算量较大。

第五步：推理/解码过程

推理时，我们通常不会对所有的 z 进行求和（因为计算量太大），而是采用高效的近似：

1. 检索：用训练好的检索器，针对查询 q 从知识库 D 中检索出相似度最高的 K 个文档 {z₁, z₂, ..., zₖ}。K 是一个超参数，如5、10。
2. 生成：将检索到的每个文档 z_i 分别与查询 q 拼接，输入生成器，得到 K 个候选答案的生成概率 p_θ(a|q, z_i)。
3. 聚合：
   • 对于RAG-Sequence，可以选择使 p_η(z_i|q) * p_θ(a|q, z_i) 最大的那个 (z_i, a) 对作为最终输出。更简单直接的做法是，只取检索分数最高的文档 z_top1，然后由生成器基于 z_top1 生成答案。
   • 对于更高质量的生成，可以使用重排序：先用生成器为每个检索到的文档 z_i 生成一个候选答案 a_i，然后训练一个小的判别器模型对所有 (q, z_i, a_i) 三元组进行打分，选择综合分数最高的作为最终答案。

第六步：算法优势、挑战与应用

• 优势：

  1. 事实准确性高：答案来源于具体的、可追溯的文档，减少了模型“捏造”事实的可能。
  2. 知识可更新：只需更新外部知识库，无需重新训练庞大的生成模型，就能让模型获得最新知识。
  3. 可解释性：生成的答案可以关联到源文档，提供了参考依据，增强了可信度。
  4. 减少偏见：知识来源可控，可以减少模型从训练数据中学到的固有偏见。

• 挑战：

  1. 检索质量是关键瓶颈：如果检索器找不到相关文档，生成器“巧妇难为无米之炊”。
  2. 上下文长度限制：生成器（如Transformer）有输入长度限制，当检索到多篇长文档时，需要进行有效的选择和压缩。
  3. 计算延迟：相比纯生成模型，增加了检索步骤，延迟更高。
  4. 文档粒度与噪声：如何划分和索引文档（段落、篇章），以及如何处理检索文档中的无关信息（噪声），是工程上的挑战。

• 应用：

  • 开放域问答
  • 知识密集型对话系统
  • 长文档/报告生成
  • 事实核查
  • 作为大语言模型（如ChatGPT）的插件，为其提供实时、准确的领域知识。

总结：检索增强生成（RAG）将信息检索与文本生成巧妙结合，通过“检索-阅读-生成”的范式，有效解决了大语言模型在事实性和知识更新上的痛点。其核心在于训练一个能与生成端协同优化的、强大的稠密向量检索器，并通过端到端的训练，使系统学会如何查找并利用外部知识来生成更优质的文本。