FlexRAG

FlexRAG – 中科院推出的高性能多模态 RAG 框架

FlexRAG是什么

FlexRAG 是一种创新的检索增强生成(RAG)框架,旨在克服传统 RAG 系统在处理长上下文时所面临的高计算成本与生成质量不足的问题。通过将检索到的上下文信息压缩为紧凑的嵌入表示,FlexRAG 显著降低了计算负担,其核心组件包括压缩编码器和选择性压缩机制。前者负责将长上下文转换为固定尺寸的嵌入,而后者则通过评估信息的重要性来优先保留关键内容。这一设计不仅提升了生成模型的性能,还支持灵活的压缩比以及多模态数据的处理。

FlexRAG

FlexRAG的主要功能

  • 多模态RAG: FlexRAG 支持多种数据模态,为不同类型的数据应用提供了广泛的可能性。
  • 多数据类型支持: FlexRAG 能够处理多样的数据格式,包括文本(如 CSV、JSONL)、图像、文档和网页等,灵活应对各种数据源。
  • 统一配置管理: 基于 Python 的 dataclass 和 hydra-core,FlexRAG 提供统一的配置管理,使 RAG 流程的设置变得更加简便。
  • 上下文压缩:通过压缩编码器,FlexRAG 将长上下文信息转化为紧凑的嵌入表示,从而减少了计算负担,实现了对大量数据的高效处理。
  • 多种检索器支持:FlexRAG 支持多种检索器类型,包括稀疏检索器、密集检索器、网络检索器以及多模态检索器,确保其在不同数据类型和应用场景中的灵活性。
  • 提示微调:通过学习软提示(soft-prompt),FlexRAG 能够提升下游任务的表现,使模型更好地适应特定的任务需求。

FlexRAG的技术原理

  • 压缩编码器
    • 信息提取与数据压缩:压缩编码器是 FlexRAG 的核心组成部分,负责将检索的长上下文信息转化为紧凑的嵌入表示。它通过提取关键信息与特征,将不同长度的上下文信息转换为固定尺寸的嵌入,进而减轻下游模型的输入负担,提高计算效率。
    • 实现机制:FlexRAG 采用特定的训练策略,使压缩编码器能够识别出哪些信息最为重要,从而在压缩过程中优先保留这些关键信息。
  • 选择性压缩机制
    • 重要性评估与动态调整:该机制通过评估不同上下文信息的重要性,优先保留对生成最为关键的信息,允许根据具体任务的需求动态调整保留的上下文信息,使压缩过程更加灵活。
    • 压缩比分配:为了实现压缩效果与信息保留之间的平衡,FlexRAG 根据重要性评估对上下文进行分组,并为各组分配不同的压缩比。
  • 双阶段训练工作流
    • 预训练与微调:FlexRAG 的训练分为预训练和微调两个阶段。预训练阶段在大规模数据集上进行,以建立模型的基本语言理解和生成能力;微调阶段则针对特定任务的数据集进行,以优化模型在特定任务上的表现。

FlexRAG的项目地址

FlexRAG的应用场景

  • 开放域问答:在面对未知领域的复杂问题时,FlexRAG 通过检索相关知识库中的信息来生成准确且详细的答案。
  • 对话系统:在多轮对话中,FlexRAG 能够根据历史对话内容检索相关信息,生成连贯且富有深度的回应。
  • 文档摘要与生成:基于知识库中的信息,FlexRAG 能更好地提炼和整合文档的关键信息,生成高质量的摘要。
  • 知识密集型任务:在需要大量背景知识的任务中,如自然语言推理和文本分类,FlexRAG 可以通过检索外部知识来提升模型的准确性和可靠性。
  • 多模态内容处理:FlexRAG 支持多种数据类型的集成,包括文本、图像和文档,适用于多模态内容的生成和处理。
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