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wordpress网站维护页面,南宁网站建设团队,二维码网站建设,一个人免费看的高清电影在线观看一、RAG 是什么#xff1f;RAG#xff08;Retrieval-Augmented Generation#xff09;#xff0c;即检索增强生成#xff0c;是一种结合信息检索与大模型生成 的技术框架#xff0c;核心目标是让大模型在生成回答时#xff0c;能够引用外部权威、实时、精准的知识#…一、RAG 是什么RAGRetrieval-Augmented Generation即检索增强生成是一种结合信息检索与大模型生成的技术框架核心目标是让大模型在生成回答时能够引用外部权威、实时、精准的知识从而解决大模型自身的固有缺陷。二、为什么要用 RAG主要解决传统大模型的痛点缓解“幻觉”问题大模型可能生成虚构或错误信息而RAG让模型基于检索到的真实数据资料生成答案大幅减少幻觉同时可追溯信息来源。突破模型知识时效限制大模型的训练数据往往滞后无法获取最新信息。RAG可实时检索最新资料如新闻、行业报告保证答案的时效性。扩展模型的专业领域能力通用大模型缺乏特定领域的深度知识如企业内部的规章制度、专业文献。RAG可构建领域专属知识库让大模型成为垂直领域的专家。增强答案的可解释性与可信度RAG生成的答案可附带来源引用如参考的文档段落让用户验证信息可靠性提升信任感。隐私与安全很多公司不希望把内部文件拿去训练模型。用 RAG只需把文档存到自己的检索系统中推理时临时读取不必参与模型训练。三、RAG的工作流程准备阶段分片(Chunking)、索引(Indexing)分片(Chunking)将长文本拆分为大小适中、语义完整的短文本片段数据加载对各种非结构化数据 PDF、DOCX、Markdown、HTML等进行处理处理方式可以把各种数据源转换成统一的纯文本格式或是对非结构化数据按文件类型归类路由给不同加载器来处理这些文件。数据分割将它们分割成更小、更易于管理的文本块Chunks。常见做法按固定字数 / Token 切重叠分块按结构切语义切分。若是通过OCR提取出的文本还需先进行去噪后再进行文本块分割。索引(Indexing)将拆分后的 Chunk 转换为向量格式并构建索引库向量化使用嵌入模型Embedding模型将每个文本块转换为一个高维向量Vector。语义相近的文本其向量在空间中也更接近。索引将这些向量及其对应的原始文本、元数据来源、页码等存入专门的向量数据库方便溯源构建向量索引。常用向量数据库开源Milvus、Chroma、FAISS再选择适合的索引算法如 HNSW、IVF_FLAT。检索阶段召回(Retrieval)、重排(Re-ranking)召回(Retrieval)从海量数据中 “粗筛”使用与准备阶段相同的嵌入模型将用户查询的原始问题也转换为向量。在向量数据库中执行近似最近邻搜索计算查询向量与所有存储向量之间的相似度常用余弦相似度、欧氏距离、点积。根据相似度排序返回相似度最高的K个文本块Top-K及其元数据。重排(Re-ranking)对召回结果 “精筛”向量相似度召回有时不够精确需进行更精细重排选出最相近的几个选用一个更强大的重排模型更深入地理解查询和文档块之间的语义关系并直接输出一个相关性分数得分高的被选为最终上下文。根据这个分数对所有候选文档进行重新排序并选取Top-N。生成阶段生成(Generation)生成(Generation)构造提示将重排后的 Top-N 个 Chunk与用户原始问题按照预定的模板组装成新的提示词。模型推理将构造好的提示词输入给LLMLLM 会利用检索到的信息结合模型的语言生成能力来生成准确且相关的最终答案。生成与约束LLM在生成时会被要求严格依据上下文和数据来源来生成并按照指定格式生成准确且可追溯的答案。