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RAG实践:一文掌握大模型RAG过程

一、RAG是什么? RAG(Retrieval-Augmented Generation,检索增强生成), 一种AI框架,将传统的信息检索系统(例如数据库)的优势与生成式大语言模型(LLM)的功能结合在一起。不再依赖LLM训练时的固有知识,而是在回答问题前,先从外部资料库中"翻书"找资料,基于这些资料生成更准确的答案。  RAG技术核心缓解大模型落地应用的几个关键问题: ▪ 知识新鲜度:大模型突破模型训练数据的时间限制 ▪ 幻觉问题:降低生成答案的虚构概率,提供参照来源 ▪ 信息安全:通过外挂知识库而不是内部训练数据,减少隐私泄露 ▪ 垂直领域知识:无需训练直接整合垂直领域知识 二、RAG核心流程    2.1 知识准备阶段 1、数据预处理 1、文档解析 ▪ 输入:原始文档(如Markdown/PDF/HTML) ▪ 操作: ▪ 提取纯文本(如解析Markdown标题、段落) ▪ 处理特殊格式(如代码块、表格、图片、视频等) 例如: [标题] 什么是 ROMA? [段落] ROMA 是一个全自主研发的前端开发基于自定义DSL(Jue语言),一份代码,可在iOS、Androi...

AI 智能体 RAG 入门教程 | 葡萄城技术团队

AI 智能体 RAG 入门教程 简介 您是否正在寻找⼀种可靠的⽅法来构建智能知识客服或强⼤的知识库?检索增强生成 (RAG) 技术正是您实现这些⽬标的理想选择。 RAG,全称为 Retrieval-Augmented Generation,中⽂译为检索增强⽣成。这项技术的核⼼在于整合两⼤关键功能: 检索:根据⽤户的提问,从现有的知识库中精准地找出最相关的⽂档或信息。 ⽣成:依据检索到的⽂档内容,智能地⽣成准确、连贯的答案。 RAG 是当前最主流的 AI 问答解决⽅案之⼀,已被⼴泛应⽤于企业级知识助⼿和智能客服系统的搭建,帮助众多企业提升客户服务效率和知识管理⽔平。 教程⽬标 本教程将深⼊浅出地阐述 RAG 的实现原理,并详细指导您如何从零开始搭建⼀个完整的 RAG 系统。 通过学习本教程,您不仅能透彻理解⾼质量智能客服和知识库的构建逻辑, 还能进⼀步探索 葡萄城开源的企业级 RAG 系统框架 GC QA RAG, 从⽽为⽣产环境的部署打下坚实基础。 基础原理 对于⼀个企业专属的智能客服,AI ⼤模型是必不可少,例如 deepseek、chatGPT 等。 可模型本身并不知道公司的各种产...

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