FlexRAG – 中科院推出的高性能多模態(tài) RAG 框架

FlexRAG是什么

FlexRAG 是一種創(chuàng)新的檢索增強(qiáng)生成（RAG）框架，旨在克服傳統(tǒng) RAG 系統(tǒng)在處理長(zhǎng)上下文時(shí)所面臨的高計(jì)算成本與生成質(zhì)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，F(xiàn)lexRAG 顯著降低了計(jì)算負(fù)擔(dān)，其核心組件包括壓縮編碼器和選擇性壓縮機(jī)制。前者負(fù)責(zé)將長(zhǎng)上下文轉(zhuǎn)換為固定尺寸的嵌入，而后者則通過評(píng)估信息的重要性來優(yōu)先保留關(guān)鍵內(nèi)容。這一設(shè)計(jì)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(tài)數(shù)據(jù)的處理。

FlexRAG的主要功能

• 多模態(tài)RAG: FlexRAG 支持多種數(shù)據(jù)模態(tài)，為不同類型的數(shù)據(jù)應(yīng)用提供了廣泛的可能性。
• 多數(shù)據(jù)類型支持: FlexRAG 能夠處理多樣的數(shù)據(jù)格式，包括文本（如 CSV、JSONL）、圖像、文檔和網(wǎng)頁等，靈活應(yīng)對(duì)各種數(shù)據(jù)源。
• 統(tǒng)一配置管理: 基于 Python 的 dataclass 和 hydra-core，F(xiàn)lexRAG 提供統(tǒng)一的配置管理，使 RAG 流程的設(shè)置變得更加簡(jiǎn)便。
• 上下文壓縮：通過壓縮編碼器，F(xiàn)lexRAG 將長(zhǎng)上下文信息轉(zhuǎn)化為緊湊的嵌入表示，從而減少了計(jì)算負(fù)擔(dān)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)大量數(shù)據(jù)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(wǎng)絡(luò)檢索器以及多模態(tài)檢索器，確保其在不同數(shù)據(jù)類型和應(yīng)用場(chǎng)景中的靈活性。
• 提示微調(diào)：通過學(xué)習(xí)軟提示（soft-prompt），F(xiàn)lexRAG 能夠提升下游任務(wù)的表現(xiàn)，使模型更好地適應(yīng)特定的任務(wù)需求。

FlexRAG的技術(shù)原理

• 壓縮編碼器
  • 信息提取與數(shù)據(jù)壓縮：壓縮編碼器是 FlexRAG 的核心組成部分，負(fù)責(zé)將檢索的長(zhǎng)上下文信息轉(zhuǎn)化為緊湊的嵌入表示。它通過提取關(guān)鍵信息與特征，將不同長(zhǎng)度的上下文信息轉(zhuǎn)換為固定尺寸的嵌入，進(jìn)而減輕下游模型的輸入負(fù)擔(dān)，提高計(jì)算效率。
  • 實(shí)現(xiàn)機(jī)制：FlexRAG 采用特定的訓(xùn)練策略，使壓縮編碼器能夠識(shí)別出哪些信息最為重要，從而在壓縮過程中優(yōu)先保留這些關(guān)鍵信息。
• 選擇性壓縮機(jī)制
  • 重要性評(píng)估與動(dòng)態(tài)調(diào)整：該機(jī)制通過評(píng)估不同上下文信息的重要性，優(yōu)先保留對(duì)生成最為關(guān)鍵的信息，允許根據(jù)具體任務(wù)的需求動(dòng)態(tài)調(diào)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(shí)現(xiàn)壓縮效果與信息保留之間的平衡，F(xiàn)lexRAG 根據(jù)重要性評(píng)估對(duì)上下文進(jìn)行分組，并為各組分配不同的壓縮比。
• 雙階段訓(xùn)練工作流
  • 預(yù)訓(xùn)練與微調(diào)：FlexRAG 的訓(xùn)練分為預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)兩個(gè)階段。預(yù)訓(xùn)練階段在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上進(jìn)行，以建立模型的基本語言理解和生成能力；微調(diào)階段則針對(duì)特定任務(wù)的數(shù)據(jù)集進(jìn)行，以優(yōu)化模型在特定任務(wù)上的表現(xiàn)。

FlexRAG的項(xiàng)目地址

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

FlexRAG的應(yīng)用場(chǎng)景

• 開放域問答：在面對(duì)未知領(lǐng)域的復(fù)雜問題時(shí)，F(xiàn)lexRAG 通過檢索相關(guān)知識(shí)庫中的信息來生成準(zhǔn)確且詳細(xì)的答案。
• 對(duì)話系統(tǒng)：在多輪對(duì)話中，F(xiàn)lexRAG 能夠根據(jù)歷史對(duì)話內(nèi)容檢索相關(guān)信息，生成連貫且富有深度的回應(yīng)。
• 文檔摘要與生成：基于知識(shí)庫中的信息，F(xiàn)lexRAG 能更好地提煉和整合文檔的關(guān)鍵信息，生成高質(zhì)量的摘要。
• 知識(shí)密集型任務(wù)：在需要大量背景知識(shí)的任務(wù)中，如自然語言推理和文本分類，F(xiàn)lexRAG 可以通過檢索外部知識(shí)來提升模型的準(zhǔn)確性和可靠性。
• 多模態(tài)內(nèi)容處理：FlexRAG 支持多種數(shù)據(jù)類型的集成，包括文本、圖像和文檔，適用于多模態(tài)內(nèi)容的生成和處理。