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如何自动化 RAG bot 的测试评估工作流?

Answer

以下是一个关于自动化 RAG bot 测试评估工作流的参考方案：

首先，对于 RAG bot 的工作流，主要包括以下关键步骤：

开始节点：接收用户选择的小说人物角色名称或向小说人物角色提问的问题。
知识库节点：将输入的角色名称或问题作为查询，在知识库中检索该角色的性格特点、经典台词或相关的上下文信息。
大模型节点：让大模型对检索到的信息进行筛选和处理，并以特定格式（如 JSON 格式）输出结果，或者根据问题和检索到的上下文信息生成答案。
代码节点：对上游输入的数据进行规整和格式化输出。
Text2Image 节点：引用上一步输出的用于描述人物性格和特点的特征，作为提示生成人物的角色照。
结束节点：输出人物台词、角色照或答案。

要实现自动化测试评估工作流，可以考虑以下几个方面：

制定明确的测试用例：包括各种类型的输入，如不同的角色名称、问题类型和复杂程度等，以全面覆盖各种可能的情况。
建立监控机制：实时监测工作流中各个节点的运行状态、数据传输和处理时间等关键指标。
数据验证：在每个节点的输出端，验证数据的准确性、完整性和格式的正确性。
性能评估：分析工作流的整体性能，如响应时间、资源利用率等，以优化工作流的效率。
错误处理和恢复测试：模拟各种可能的错误情况，测试工作流的错误处理和恢复能力。
定期回归测试：确保工作流在经过修改或优化后，仍然能够正常运行并满足预期。

通过以上的步骤和方法，可以有效地实现 RAG bot 测试评估工作流的自动化，提高其可靠性和性能。

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第一步：开始节点，接收用户选择的小说人物角色名称第二步：知识库节点，将输入的小说角色名称作为query去知识库检索该角色的性格特点和经典台词第三步：大模型节点，让大模型对信息进行筛选，并采用json格式输出第四步：代码节点，对上游的输入数据进行规整，格式化输出第五步：text2image，引用上一步输出的feature（用于描述人物性格和特点），作为prompt，生成人物的角色照第六步：结束节点，输出人物台词和角色照👉工作流图参考：第3个工作流是ask_character，当用户向小说角色提问时，Bot会调用此工作流获取结果，本质上是一个根据用户query进行RAG（Retrieval Augmented Generation，检索增强生成）的任务，这是非常重要的一个工作流，关系到用户和小说人物角色对话时Bot的回答质量。👉工作流拆解：第一步：开始节点，接收用户向小说人物角色提问的问题第二步：知识库节点，将问题作为query去小说内容中进行语义检索和全文检索第三步：大模型节点，让大模型根据问题和检索到的上下文信息，生成答案第四步：结束节点，输出答案，作为小说人物的回答👉工作流图参考：

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RAG（RetrievalAugmented Generation）即检索增强生成，是一种结合检索和生成能力的自然语言处理架构。其旨在为大语言模型（LLM）提供额外的、来自外部知识源的信息。通过检索的模式，为大语言模型的生成提供帮助，使大模型生成的答案更符合要求。大模型需要 RAG 进行检索优化的原因在于其存在一些缺点： 1. 无法记住所有知识，尤其是长尾知识，受限于训练数据和学习方式，对长尾知识的接受能力不高。 2. 知识容易过时且不好更新，微调效果不佳且有丢失原有知识的风险。 3. 输出难以解释和验证，存在内容黑盒、不可控及受幻觉干扰等问题。 4. 容易泄露隐私训练数据。 5. 规模大，训练和运行成本高。而 RAG 具有以下优点： 1. 数据库对数据的存储和更新稳定，不存在模型学不会的风险。 2. 数据库的数据更新敏捷，可解释且对原有知识无影响。 3. 数据库内容明确、结构化，加上模型的理解能力，可降低大模型输出出错的可能。 4. 便于管控用户隐私数据，且可控、稳定、准确。 5. 可降低大模型的训练成本，新知识存储在数据库即可，无需频繁更新模型。 RAG 的核心流程是根据用户提问，从私有知识中检索到“包含答案的内容”，然后把“包含答案的内容”和用户提问一起放到 prompt（提示词）中，提交给大模型，此时大模型的回答就会充分考虑到“包含答案的内容”。其最常见应用场景是知识问答系统。在一个 RAG 的应用中，可以抽象为以下 5 个过程： 1. 文档加载：从多种不同来源加载文档，LangChain 提供了 100 多种不同的文档加载器，包括 PDF 在内的非结构化数据、SQL 在内的结构化数据，以及 Python、Java 之类的代码等。 2. 文本分割：文本分割器把 Documents 切分为指定大小的块，称为“文档块”或者“文档片”。 3. 存储：涉及将切分好的文档块进行嵌入转换成向量的形式，并将 Embedding 后的向量数据存储到向量数据库。 4. 检索：通过某种检索算法找到与输入问题相似的嵌入片。 5. 输出：把问题以及检索出来的嵌入片一起提交给 LLM，LLM 会通过问题和检索出来的提示一起来生成更加合理的答案。

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rag分几种模式

RAG 主要分为以下几种模式： 1. 基础 RAG（Naive RAG） 2. 高级 RAG（Advanced RAG） 3. 模块化 RAG（Modular RAG）其工作流程包括： 1. 上传文档：用户上传包含知识的文档，支持 txt、pdf、docx 等格式，LangChain Chatchat 会将文档转换为 Markdown 格式。 2. 文本切割：为了便于分析和处理，将长文本切割为小块（chunk）。 3. 文本向量化：将切割的 chunk 通过 embedding 技术，转换为算法可以处理的向量，存入向量数据库。 4. 问句向量化：用户提问后，同样将用户的问句向量化。 5. 语义检索匹配：将用户的问句与向量数据库中的 chunk 匹配，匹配出与问句向量最相似的 top k 个。 6. 提交 Prompt 至 LLM：将匹配出的文本和问句，一起添加到配置好的 prompt 模板中，提交给 LLM。 7. 生成回答：LLM 生成回答，返回给用户。在典型的 RAG Flow 模式方面，包括以下微调阶段模式和推理阶段模式。此外，RAG 就像是一个超级智能的图书馆员，具有检索、增强和生成三个步骤。其优点包括成本效益、灵活性和可扩展性；缺点是回答准确性相对专有模型的方案不够。

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解释一下RAG

RAG（RetrievalAugmented Generation）即检索增强生成，是一种结合检索和生成能力的自然语言处理架构，旨在为大语言模型（LLM）提供额外的、来自外部知识源的信息。大模型存在一些缺点，如无法记住所有知识（尤其是长尾知识）、知识容易过时且不好更新、输出难以解释和验证、容易泄露隐私训练数据、规模大导致训练和运行成本高。而 RAG 具有诸多优点： 1. 数据库对数据的存储和更新稳定，不存在模型学不会的风险。 2. 数据库的数据更新敏捷，增删改查可解释，且对原有知识无影响。 3. 数据库内容明确、结构化，加上模型的理解能力，能降低大模型输出出错的可能。 4. 知识库存储用户数据，便于管控用户隐私数据，且可控、稳定、准确。 5. 数据库维护可降低大模型的训练成本。在实际应用中，如本地部署大模型以及搭建个人知识库时，利用大模型搭建知识库就是 RAG 技术的应用。RAG 的应用可抽象为文档加载、文本分割、存储（包括嵌入和向量数据存储）、检索、输出这 5 个过程。在产品视角下，RAG 常见应用于知识问答系统，其核心流程是根据用户提问从私有知识中检索相关内容，与提问一起提交给大模型生成回答。