在检索增强生成(RAG)系统响应中的不准确性可能是由几个因素造成的，包括生成器组件、嵌入模型或向量存储配置。以下是一些诊断和提高准确性的步骤：

1. 生成器组件:确保生成器(LLM)有效地利用检索到的上下文。有时，即使正确检索到了上下文，生成器也可能产生不准确的响应。调整生成提示和评估提示可以帮助提高准确性。
2. 嵌入模型:评估RAG管道中使用的嵌入的质量。使用诸如Hit-Rate和Mean-Reciprocal-Rank (MRR)之类的指标来确定对您的数据集最有效的嵌入类型。微调嵌入模型也可以带来显著的改进。
3. 向量存储配置:优化向量数据库(如Qdrant、Chroma、Elasticsearch)的参数以获得更好的检索性能。例如，您可以调整similarity_top_k参数以检索更多上下文或启用混合搜索功能。
4. 评估工具:使用UpTrain等工具在生成的响应上进行评估。UpTrain为各种预配置的检查提供成绩，对失败情况进行根本原因分析，并提供如何解决它们的见解。
5. 高级检索技术:考虑使用高级检索技术，如Activeloop的Deep Memory,它引入了一个训练用于将用户查询与语料库中的相关数据匹配的微型神经网络层，从而提高检索准确性。
   以下是如何设置和使用UpTrain与LlamaIndex的示例：

%pip install -qU uptrain llama-index

import httpx
import os
import openai
import pandas as pd

from llama_index.core import VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader, Settings
from uptrain import Evals, EvalLlamaIndex, Settings as UpTrainSettings

# Create the dataset folder for the query engine
url = "https://uptrain-assets.s3.ap-south-1.amazonaws.com/data/nyc_text.txt"
if not os.path.exists("nyc_wikipedia"):
    os.makedirs("nyc_wikipedia")
dataset_path = os.path.join("./nyc_wikipedia", "nyc_text.txt")

if not os.path.exists(dataset_path):
    r = httpx.get(url)
    with open(dataset_path, "wb") as f:
        f.write(r.content)

# Make the list of queries
data = [
    {"question": "What is the population of New York City?"},
    {"question": "What is the area of New York City?"},
    {"question": "What is the largest borough in New York City?"},
    {"question": "What is the average temperature in New York City?"},
    {"question": "What is the main airport in New York City?"},
    {"question": "What is the famous landmark in New York City?"},
    {"question": "What is the official language of New York City?"},
    {"question": "What is the currency used in New York City?"},
    {"question": "What is the time zone of New York City?"},
    {"question": "What is the famous sports team in New York City?"},
]

# Set OpenAI API key
openai.api_key = "sk-************************"

# Create a query engine using LlamaIndex
Settings.chunk_size = 512
documents = SimpleDirectoryReader("./nyc_wikipedia/").load_data()
vector_index = VectorStoreIndex.from_documents(documents)
query_engine = vector_index.as_query_engine()

# Setup UpTrain settings
settings = UpTrainSettings(openai_api_key=openai.api_key)

# Create the EvalLlamaIndex object
llamaindex_object = EvalLlamaIndex(settings=settings, query_engine=query_engine)

# Run the evaluation
results = llamaindex_object.evaluate(
    project_name="uptrain-llama-index",
    evaluation_name="nyc_wikipedia",
    data=data,
    checks=[Evals.CONTEXT_RELEVANCE, Evals.RESPONSE_CONCISENESS],
)

pd.DataFrame(results)

通过仔细评估并选择适当的嵌入类型，使用UpTrain等工具进行评估，以及利用高级检索技术，您可以显著提高RAG系统的检索组件和整体性能1(https://github.com/run-llama/llama_index/blob/main/docs/docs/examples/evaluation/multi_modal/multi_modal_rag_evaluation.ipynb)2(https://github.com/run-llama/llama_index/blob/main/docs/docs/examples/evaluation/UpTrain.ipynb)3(https://github.com/run-llama/llama_index/blob/main/docs/docs/examples/retrievers/deep_memory.ipynb)。

• 要继续与Dosu交谈，请提及@dosu。*

@dosu,你能提供一些关于何时使用不同类型的向量数据库的指导吗？例如，在哪些场景下我应该将Elasticsearch用作向量数据库，而在哪些情况下我应该选择Chroma或Qdrant?
在选择向量数据库时，我应该考虑哪些因素？

在选择Elasticsearch、Chroma和Qdrant这三个矢量数据库时，请考虑以下因素：

• 部署类型 :
• Elasticsearch:可自托管或云托管。
• Chroma:自托管。
• Qdrant:可自托管或云托管。
• 元数据过滤 :
• 所有三个选项(Elasticsearch、Chroma、Qdrant)都支持元数据过滤。
• 混合搜索 :
• Elasticsearch:支持混合搜索。
• Chroma:不支持混合搜索。
• Qdrant:支持混合搜索。
• 删除操作 :
• 所有三个选项都支持删除操作。
• 存储文档 :
• 所有三个选项都支持存储文档。
• 异步操作 :
• Elasticsearch:支持异步操作。
• Chroma:不支持异步操作。
• Qdrant:支持异步操作。

总结：

• Elasticsearch:如果您需要一个具有混合搜索和异步操作的多功能解决方案，并且您对自托管或云托管部署感到舒适，那么它是最好的选择。
• Chroma:适用于更简单的自托管设置，其中不需要混合搜索和异步操作。
• Qdrant:对于自托管和云托管部署都很好，支持混合搜索和异步操作。

此外，LlamaIndex支持与这些矢量存储库集成，使您可以将它们用作VectorStoreIndex的存储后端。这尤其有用，如果您正在构建利用大型语言模型(LLMs)的应用程序，并需要高效的向量存储和检索。
根据您的特定需求(如部署类型、混合搜索、异步操作和与LlamaIndex 1(https://github.com/run-llama/llama_index/blob/main/docs/docs/module_guides/storing/vector_stores.md)2(https://github.com/run-llama/llama_index/blob/main/docs/docs/community/integrations/vector_stores.md)等框架的集成),进行选择。

• 要继续与Dosu交谈，请提及@dosu。*

@dosu,我最近使用Elasticsearch作为矢量数据库，Ollama作为LLM(Llama3),以及嵌入模型(znbang/bge:large-en-v1.5-f32)实现了我的RAG系统。
不幸的是，RAG系统的输出，尤其是来自Elasticsearch的输出，非常糟糕。
我已经分享了下面的代码。我不确定可能出了什么问题。我验证了摄取过程是成功的，并确认文档已成功存储在Elasticsearch中。

from llama_index.llms.ollama import Ollama
from llama_index.embeddings.ollama import OllamaEmbedding
from llama_index.vector_stores.elasticsearch import ElasticsearchStore

from llama_index.core import (
    Settings,
    StorageContext,
    VectorStoreIndex,
    SimpleDirectoryReader,
)

def define_embedding_function():
    ollama_embedding = OllamaEmbedding(
        model_name="znbang/bge:large-en-v1.5-f32",
        base_url="http://localhost:11434",
        ollama_additional_kwargs={"mirostat": 0},
    )
    Settings.embed_model = ollama_embedding

# Function to set up the language model
def setup_language_model():
    llm = Ollama(
        model="llama3", base_url="http://localhost:11434", request_timeout=120.0
    )
    # Optional: Uncomment to set the language model in Settings
    # Settings.llm = llm
    Settings.llm = None

# Function to load documents
def load_documents(directory_path):
    return SimpleDirectoryReader(directory_path).load_data()

# Function to define the vector store
def define_vector_store(es_url, index_name):
    return ElasticsearchStore(
        es_url=es_url,
        index_name=index_name,
    )

# Function to create an index from documents
def create_index(documents, vector_store):
    storage_context = StorageContext.from_defaults(vector_store=vector_store)
    return VectorStoreIndex.from_documents(documents, storage_context=storage_context)

# Function to query data
def query_data(index, query_text):
    query_engine = index.as_query_engine()
    response = query_engine.query(query_text)
    return response

def main():

    define_embedding_function()
    setup_language_model()

    documents = load_documents("./data")
    vector_store = define_vector_store(
        es_url="http://localhost:9200", index_name="my_index"
    )
    index = create_index(documents, vector_store)

    response = query_data(index, "What are the benefits of prepaid cards?")
    print(response)

    response = query_data(index, "What are the benefits of home loans?")
    print(response)

# Run the main function
if __name__ == "__main__":
    main()

如果有任何见解，将不胜感激。

为了提高使用Elasticsearch、Ollama和znbang/bge:large-en-v1.5-f32嵌入模型的检索增强生成(RAG)系统的响应准确性，请考虑以下步骤：

1. 微调嵌入模型:
   微调嵌入模型可以在训练数据分布的基础上获得更有意义的嵌入表示，从而提高检索性能。您可以使用LlamaIndex生成一个合成的问题/答案数据集，并微调znbang/bge:large-en-v1.5-f32嵌入模型。
2. 评估和优化检索:
   使用UpTrain等工具评估检索性能并确定改进领域。确保生成器(LLM)有效地利用了检索到的上下文。
3. 高级检索技术:
   考虑使用高级检索技术，如Activeloop的Deep Memory,它引入了一个微小的神经网络层，用于将用户查询与语料库中的相关数据匹配，从而提高检索准确性。
4. 优化Elasticsearch配置:
   确保Elasticsearch正确配置了向量搜索。调整参数如similarity_top_k以检索更相关的上下文。
   以下是如何微调嵌入模型并集成高级检索技术的示例：

微调嵌入模型

# Example code to fine-tune the embedding model
from llama_index.embeddings.ollama import OllamaEmbedding
from llama_index.core import Settings

def fine_tune_embedding_model():
    ollama_embedding = OllamaEmbedding(
        model_name="znbang/bge:large-en-v1.5-f32",
        base_url="http://localhost:11434",
        ollama_additional_kwargs={"mirostat": 0},
    )
    # Fine-tune the embedding model with your dataset
    # Example: ollama_embedding.fine_tune(dataset)
    Settings.embed_model = ollama_embedding

fine_tune_embedding_model()

集成Deep Memory

# Example code to integrate Deep Memory
from llama_index.retrievers.deep_memory import DeepMemoryRetriever

def setup_deep_memory_retriever():
    deep_memory_retriever = DeepMemoryRetriever(
        model_name="deep_memory_model",
        base_url="http://localhost:11434",
    )
    # Train the Deep Memory model with your dataset
    # Example: deep_memory_retriever.train(dataset)
    return deep_memory_retriever

deep_memory_retriever = setup_deep_memory_retriever()

优化Elasticsearch配置

# Example code to optimize Elasticsearch configuration
from llama_index.vector_stores.elasticsearch import ElasticsearchStore

def define_vector_store(es_url, index_name):
    return ElasticsearchStore(
        es_url=es_url,
        index_name=index_name,
        similarity_top_k=10,  # Adjust this parameter as needed
    )

vector_store = define_vector_store(
    es_url="http://localhost:9200", index_name="my_index"
)

通过微调嵌入模型、利用像Deep Memory这样的高级检索技术以及优化Elasticsearch配置，您可以显著提高RAG系统1(https://github.com/run-llama/llama_index/blob/main/docs/docs/use_cases/fine_tuning.md)2(https://github.com/run-llama/llama_index/blob/main/docs/docs/optimizing/fine-tuning/fine-tuning.md)3(https://github.com/run-llama/llama_index/blob/main/docs/docs/examples/retrievers/deep_memory.ipynb)4(https://github.com/run-llama/llama_index/blob/main/docs/docs/optimizing/production_rag.md)的准确性。

• 要继续与Dosu交谈，请提及@dosu。*

在我的案例中，RAG系统需要处理大量数据，可能包括客户或用户上传的任何内容。这些文档与任何特定概念或主题无关。
鉴于此，我应该如何训练嵌入模型？基于哪种数据进行训练？
在我的案例中，训练是否是微调RAG系统的最好选择？

训练检索增强生成(RAG)系统的嵌入模型

为了处理用户上传的大量多样化数据，你应该考虑优化上下文嵌入。这包括确保嵌入能够更好地从你的特定数据语料库中检索信息，因为预训练模型可能无法捕捉到与你的用例相关的显著属性。

主要技术

• 分离用于检索和合成的块:
• 嵌入文档摘要:这有助于在检索具体块之前从高级水平检索相关文档。
• 嵌入句子:这允许更精细地检索相关上下文，确保足够的上下文用于LLM合成。
• 针对大型文档集的结构化检索:
• 元数据过滤器+自动检索:为每个文档标记元数据，并使用这些标签在检索过程中过滤文档。
• 存储文档层次结构(摘要 -> 原始块)+递归检索:嵌入文档摘要并将它们Map到每个文档的块，首先在文档级别获取，然后在块级别获取。
• 根据你的任务动态检索块:
• 使用路由器和数据代理等模块执行特定任务的检索，结合结构化和非结构化数据查询。
• 优化上下文嵌入:
• 微调嵌入模型:可以在无标签的方式下对非结构化文本语料库进行微调，以更好地捕捉你数据的属性。

训练优势

对你的情况来说，训练嵌入模型可能是有益的，因为它可以带来以下好处：

• 通过捕捉你数据的特定特征来提高检索准确性。
• 增强处理大量用户上传数据的性能。
• 减少幻觉并更好地合成详细答案。

RAG中的关键技术

理解RAG中的阶段对于有效地训练和利用你的嵌入模型至关重要：

• 加载:将你的数据从各种来源导入到你的管道中。
• 索引:为查询创建矢量嵌入和其他元数据策略。
• 存储:保存你的索引数据以避免重新索引。
• 查询:利用LLMs和数据结构执行各种查询策略。
• 评估:衡量你的管道的有效性。

高级技术

为了在搜索时获得更高的准确率或召回率，可以考虑采用高级检索技术。这些方法可能涉及更改数据块大小、多次重写查询等，可能会增加延迟和成本。Activeloop的Deep Memory是Activeloop Deep Lake用户可用的功能，通过引入一个经过训练以匹配用户查询与语料库中相关数据的微型神经网络层来解决这些问题。这个附加功能可以将检索准确率提高高达27%,同时保持成本效益高且易于使用，无需任何额外的高级RAG技术。

多模态检索增强生成

鉴于用户上传数据的多样性，你也可以从利用多模态模型中受益。LlamaIndex支持处理文本和图像的多模态模型，如果你的数据包含各种类型的媒体，这可能特别有用。

多模态模型的使用示例模式

1. 加载图像文档:

@dosu,根据你之前的回复，我有一些问题，尤其是关于总结用户上传的文档。

1. 你提到了总结文档并将其存储在单独的索引中。我的问题是，对于总结，我应该使用RAG和LLM吗？如果我将文档上传到RAG,它将从文档中提取特定的部分进行总结，而不是整个文档。例如，如果文档有50多页，我该如何总结整篇文章？

2. 另一个问题是，即使我将文档摘要存储在索引中，我如何利用这个来从向量数据库中提取实际的上下文？据我理解，一个索引将包含文档摘要，另一个索引将包含文档的每个部分。我如何将这些结合起来得到准确的RAG结果？

总结大型文档:

要总结大型文档，您可以使用RAG和LLM技术的组合。以下是逐步的方法：

• 分块:将文档分解为可管理的块(例如，段落或章节)。
• 总结:使用LLM为每个块生成摘要。
• 汇总:将这些块摘要合并为整个文档的全面摘要。

对于超过50页的文档，您可以通过迭代这些块并顺序总结它们来自动化此过程。以下是一个简化的例子：

from llama_index.llms.ollama import Ollama
from llama_index.core import SimpleDirectoryReader, VectorStoreIndex, StorageContext

def summarize_document(document_text, llm):
    # Split document into chunks
    chunks = document_text.split('\n\n')  # Example: split by paragraphs
    summaries = []
    for chunk in chunks:
        response = llm.generate(chunk, max_tokens=100)  # Adjust max_tokens as needed
        summaries.append(response['text'])
    return ' '.join(summaries)

def main():
    llm = Ollama(model="llama3", base_url="http://localhost:11434", request_timeout=120.0)
    documents = SimpleDirectoryReader("./data").load_data()
    for doc in documents:
        summary = summarize_document(doc.text, llm)
        print(summary)  # Store this summary in your summary index

if __name__ == "__main__":
    main()

结合摘要和块以获得准确的RAG结果:

为了结合文档摘要和块以获得准确的RAG结果，您可以使用两步检索过程：

• 步骤1:检索相关摘要:根据查询使用摘要索引检索最相关的文档摘要。
• 步骤2:检索详细块:使用检索到的摘要从块索引中识别并获取详细块。

以下是如何实现这一点的方法：

from llama_index.vector_stores.elasticsearch import ElasticsearchStore
from llama_index.core import VectorStoreIndex, StorageContext

def retrieve_relevant_summaries(query, summary_index):
    query_engine = summary_index.as_query_engine()
    response = query_engine.query(query)
    return response['results']  # Extract relevant summaries

def retrieve_detailed_chunks(summary_ids, chunk_index):
    query_engine = chunk_index.as_query_engine()
    detailed_chunks = []
    for summary_id in summary_ids:
        response = query_engine.query(f"summary_id:{summary_id}")
        detailed_chunks.extend(response['results'])
    return detailed_chunks

def main():
    summary_vector_store = ElasticsearchStore(es_url="http://localhost:9200", index_name="summary_index")
    chunk_vector_store = ElasticsearchStore(es_url="http://localhost:9200", index_name="chunk_index")

    summary_index = VectorStoreIndex.from_defaults(vector_store=summary_vector_store)
    chunk_index = VectorStoreIndex.from_defaults(vector_store=chunk_vector_store)

    query = "What are the benefits of prepaid cards?"
    relevant_summaries = retrieve_relevant_summaries(query, summary_index)
    summary_ids = [summary['id'] for summary in relevant_summaries]
    detailed_chunks = retrieve_detailed_chunks(summary_ids, chunk_index)

    # Use detailed_chunks for LLM synthesis
    print(detailed_chunks)

if __name__ == "__main__":
    main()

通过遵循这种方法，您可以有效地总结大型文档，并将摘要与详细块结合以获得准确的RAG结果 1(https://github.com/run-llama/llama_index/blob/main/docs/docs/optimizing/production_rag.md)2(https://github.com/run-llama/llama_index/blob/main/docs/docs/examples/low_level/oss_ingestion_retrieval.ipynb)。

• 要继续与 Dosu 交谈，请提及 @dosu。*