FlexRAG – 中科院推出的高性能多模態 RAG 框架

FlexRAG是什么

FlexRAG 是一種創新的檢索增強生成（RAG）框架，旨在克服傳統 RAG 系統在處理長上下文時所面臨的高計算成本與生成質量不足的問題。通過將檢索到的上下文信息壓縮為緊湊的嵌入表示，FlexRAG 顯著降低了計算負擔，其核心組件包括壓縮編碼器和選擇性壓縮機制。前者負責將長上下文轉換為固定尺寸的嵌入，而后者則通過評估信息的重要性來優先保留關鍵內容。這一設計不僅提升了生成模型的性能，還支持靈活的壓縮比以及多模態數據的處理。

FlexRAG的主要功能

• 多模態RAG: FlexRAG 支持多種數據模態，為不同類型的數據應用提供了廣泛的可能性。
• 多數據類型支持: FlexRAG 能夠處理多樣的數據格式，包括文本（如 CSV、JSONL）、圖像、文檔和網頁等，靈活應對各種數據源。
• 統一配置管理: 基于 Python 的 dataclass 和 hydra-core，FlexRAG 提供統一的配置管理，使 RAG 流程的設置變得更加簡便。
• 上下文壓縮：通過壓縮編碼器，FlexRAG 將長上下文信息轉化為緊湊的嵌入表示，從而減少了計算負擔，實現了對大量數據的高效處理。
• 多種檢索器支持：FlexRAG 支持多種檢索器類型，包括稀疏檢索器、密集檢索器、網絡檢索器以及多模態檢索器，確保其在不同數據類型和應用場景中的靈活性。
• 提示微調：通過學習軟提示（soft-prompt），FlexRAG 能夠提升下游任務的表現，使模型更好地適應特定的任務需求。

FlexRAG的技術原理

• 壓縮編碼器
  • 信息提取與數據壓縮：壓縮編碼器是 FlexRAG 的核心組成部分，負責將檢索的長上下文信息轉化為緊湊的嵌入表示。它通過提取關鍵信息與特征，將不同長度的上下文信息轉換為固定尺寸的嵌入，進而減輕下游模型的輸入負擔，提高計算效率。
  • 實現機制：FlexRAG 采用特定的訓練策略，使壓縮編碼器能夠識別出哪些信息最為重要，從而在壓縮過程中優先保留這些關鍵信息。
• 選擇性壓縮機制
  • 重要性評估與動態調整：該機制通過評估不同上下文信息的重要性，優先保留對生成最為關鍵的信息，允許根據具體任務的需求動態調整保留的上下文信息，使壓縮過程更加靈活。
  • 壓縮比分配：為了實現壓縮效果與信息保留之間的平衡，FlexRAG 根據重要性評估對上下文進行分組，并為各組分配不同的壓縮比。
• 雙階段訓練工作流
  • 預訓練與微調：FlexRAG 的訓練分為預訓練和微調兩個階段。預訓練階段在大規模數據集上進行，以建立模型的基本語言理解和生成能力；微調階段則針對特定任務的數據集進行，以優化模型在特定任務上的表現。

FlexRAG的項目地址

• Github倉庫：https://github.com/ictnlp/flexrag

FlexRAG的應用場景

• 開放域問答：在面對未知領域的復雜問題時，FlexRAG 通過檢索相關知識庫中的信息來生成準確且詳細的答案。
• 對話系統：在多輪對話中，FlexRAG 能夠根據歷史對話內容檢索相關信息，生成連貫且富有深度的回應。
• 文檔摘要與生成：基于知識庫中的信息，FlexRAG 能更好地提煉和整合文檔的關鍵信息，生成高質量的摘要。
• 知識密集型任務：在需要大量背景知識的任務中，如自然語言推理和文本分類，FlexRAG 可以通過檢索外部知識來提升模型的準確性和可靠性。
• 多模態內容處理：FlexRAG 支持多種數據類型的集成，包括文本、圖像和文檔，適用于多模態內容的生成和處理。