一种常见的RAG（Retrieval-Augmented Generation）的实现方式，其中利用一个较小的模型来快速生成文本的嵌入，用于检索，然后使用一个较大的模型来进行深入的生成或推理。这种方法可以在保持响应速度的同时提高生成内容的质量和相关性。
下面是如何实施这一策略的详细步骤：
1. 创建嵌入
首先，使用一个较小的模型，如distilBERT，MiniLM等，这些模型在保持较好性能的同时计算开销较低，适合用于嵌入生成。这些嵌入将用于快速检索文本内容。
2. 建立检索系统
使用生成的嵌入建立一个检索系统。你可以使用如FAISS这样的库来存储和索引嵌入，以便于快速检索最相关的文档片段。
3. 使用大模型进行生成
在检索到与查询最相关的文本后，将这些文本与用户的查询一起作为输入，传递给一个较大的、功能更强大的模型，如BERT-large、GPT-3等，以生成详细的回答或进行深入的分析。
示例代码
以下是一个简化的Python示例，展示了如何使用两个不同大小的模型来实施这种策略：
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import torch from transformers import AutoTokenizer, AutoModel, BertModel from sentence_transformers import SentenceTransformer import faiss import numpy as np # 小模型用于创建嵌入 embedder = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2') # 大模型用于生成 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('bert-large-uncased') model = BertModel.from_pretrained('bert-large-uncased') # 示例数据（应替换为实际的PDF文本提取结果） documents = ["This is a sample document.", "This is another example document."] # 创建文档嵌入 embeddings = embedder.encode(documents) # 建立FAISS索引 index = faiss.IndexFlatL2(embeddings.shape[1]) index.add(embeddings.astype('float32')) # 用户查询 query = "I need information about sample." # 查询嵌入 query_embedding = embedder.encode([query])[0].astype('float32') # 检索最相关的文档 D, I = index.search(np.array([query_embedding]), k=1) retrieved_doc = documents[I[0][0]] # 使用大模型进行推理 inputs = tokenizer(retrieved_doc + " " + query, return_tensors='pt', truncation=True, padding='max_length', max_length=512) with torch.no_grad(): outputs = model(**inputs) response_embedding = outputs.last_hidden_state.mean(dim=1) # 根据response_embedding生成最终输出（需要进一步处理） |
这个代码首先使用一个小模型来创建文档嵌入，然后将这些嵌入存储在FAISS索引中。当用户发出查询时，该查询被同样转换成嵌入，并在FAISS中检索出最相关的文档。最后，将检索到的文档与查询一起送到一个大模型中进行更复杂的处理。
这种方法的优点是它结合了两种模型的优势：小模型的速度和大模型的深度理解能力。此外，你可以根据实际需求进一步调整模型选择和处理流程。