最近业务有需求：结合RAG 内容推荐，针对实践部分，做一点探究。
话不多说，直接开冲！
背景
首先回顾一下 RAG 技术定义，它可以结合信息检索和生成模型的混合。简单来说，RAG = 预训练的语言模型 信息检索系统，使模型能够在生成自然语言时引入外部知识，从而提高生成内容的准确性和多样性。
- 检索模型用于从一个大规模知识库中检索相关文档。通常使用向量空间模型来表示文档和查询，并利用最近邻搜索算法来找到与查询最相关的文档。
- 生成模型基于检索到的文档生成回答。它通常是一个预训练的语言模型（例如GPT-3）微调后用于生成与上下文相关的回答。
基于这样的背景，这种技术在内容推荐、问答系统和自动摘要等领域有着广泛的应用，它能克服纯生成模型对训练数据依赖过大的缺点。
本文将介绍RAG的基本原理，并结合内容推荐机制进行实践演示，包括代码示例。
在内容推荐中，RAG 可以通过 结合用户历史行为和外部文档生成个性化的推荐内容。
例如，可以根据用户的阅读历史检索相关文档，并生成推荐理由或简介，从而提高推荐系统的智能性和用户体验。
实践示例
首先就是安装必要的库：
代码语言：javascript复制pip install transformers faiss-cpu这里，假设我们有一个包含文档的知识库，以及用户的历史行为记录：
代码语言：javascript复制documents = [
"Deep learning is a subset of machine learning in artificial intelligence (AI).",
"Recommender systems are a subclass of information filtering system that seek to predict the rating or preference a user would give to an item.",
"Natural language processing (NLP) is a subfield of linguistics, computer science, and artificial intelligence concerned with the interactions between computers and human language."
]
user_history = [
"I am interested in machine learning and artificial intelligence.",
"I want to learn more about recommender systems."
]我们使用一个简单的TF-IDF模型进行检索：
代码语言：javascript复制from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
# 创建TF-IDF向量化器
vectorizer = TfidfVectorizer().fit(documents)
doc_vectors = vectorizer.transform(documents)
def retrieve(query, top_k=2):
query_vector = vectorizer.transform([query])
similarities = cosine_similarity(query_vector, doc_vectors).flatten()
indices = similarities.argsort()[-top_k:][::-1]
return [documents[i] for i in indices]
# 示例检索
query = "Tell me about AI and recommender systems."
retrieved_docs = retrieve(query)
print(retrieved_docs)这里使用TF-IDF向量化器将文档和查询向量化，并通过计算余弦相似度找到与查询最相关的文档。
使用预训练的GPT模型进行生成：
代码语言：javascript复制from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer
# 加载预训练的GPT模型和tokenizer
model_name = "gpt2"
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained(model_name)
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained(model_name)
def generate_text(prompt, max_length=100):
inputs = tokenizer.encode(prompt, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(inputs, max_length=max_length, num_return_sequences=1)
return tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
# 结合检索文档生成推荐内容
prompt = "Based on your interest in machine learning and AI, I recommend: " " ".join(retrieved_docs)
recommendation = generate_text(prompt)
print(recommendation)将检索和生成结合起来，构建一个简单的内容推荐系统：
代码语言：javascript复制def recommend_content(user_history):
all_recommendations = []
for history in user_history:
retrieved_docs = retrieve(history)
prompt = "Based on your interest, I recommend: " " ".join(retrieved_docs)
recommendation = generate_text(prompt)
all_recommendations.append(recommendation)
return all_recommendations
# 生成推荐内容
recommendations = recommend_content(user_history)
for rec in recommendations:
print(rec)小结
本文提供了一个简单的实践示例，通过TF-IDF检索和GPT生成模型实现了一个基本的内容推荐系统。
展望 RAG ，它使得内容更准确、丰富，能够通过精准推荐，获取用户信任感，也适用于多场景，可能需要提升的点在于如何提升检索模型的效率、在复杂模型下，如何确保生成模型的稳定，以及多模态融合等等。。。
