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张小明 2026/3/12 14:46:23
网站建设播放vr视频教程,阎良区网站建设,地产项目网站设计,做网站记者好吗概述 RAG#xff08;Retrieval Augmented Generation)检索增强生成技术#xff0c;解决了LLM#xff08;Large Language Model#xff09;的知识局限性、in-context learning#xff08;上下文学习#xff09;的token限制、重新进行模型微调成本高以及数据安全考虑等痛点…概述RAGRetrieval Augmented Generation)检索增强生成技术解决了LLMLarge Language Model的知识局限性、in-context learning上下文学习的token限制、重新进行模型微调成本高以及数据安全考虑等痛点以已有知识库作为背景知识让AI模型从基于记忆和理解进行答案编造考试转换成基于垂直领域知识库的开卷考试。架构分为在线和离线两部分。离线离线部分主要是实现知识库的向量化存储和索引构建。大致包含了文档解析、拆分、入库以及构建索引等步骤。在线在线部分主要是实现Query的意图识别和结果生成。大致包含了Query的解析、基于相似度的查询匹配、构造prompt以及通过LLM输出结果等步骤。为什么用向量数据库一方面查询场景不能简单通过文本的精确匹配来得到结果而是通过语义匹配来得到结果。向量Embedding能充分包含语义信息另一方面向量数据库在向量的存储和查询上有特有的优势。文档解析拆分文档解析拆分包含了数据清洗、文本/图片/表格的识别、数据分段等过程。目前已有对应的机器学习和深度学习模型如RagFlow。Query解析由于用户提问往往具有模糊性和复杂性需要对问题进行改写、增强、分解。查询路由理解用户query后在查询路由步骤通过定义查询路由器以及各个查询数据插件将用户查询情况传给LLM通过LLM决策决定接下来要调用哪个查询插件然后调用执行路由选择的插件最后将各个插件预定义格式返回的结果汇总
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