本文介绍了 RAG 的概念及其背后的一些理论,本文通过Python、LangChain将其实现,在此过程中使用了 OpenAI的ChatGPT接口(可以自己搭建chatGLM3)、Weaviate矢量数据库(可以自己搭建Milvus )、OpenAI 嵌入模型实现了 RAG 管道。
RAG的实现主要基于三个关键步骤：检索、增强和生成。首先，系统根据用户请求从外部知识库中检索相关上下文，通过嵌入模型将查询和检索结果嵌入到同一向量空间，利用相似性搜索返回最匹配的上下文。接着，这些上下文与用户查询结合，填充到提示模板中，以增强模型的输入。最后，更新后的提示被馈送到大模型，生成...
「第一步:数据检索」将数据存入矢量数据库后,就可以将其定义为检索器组件,该组件根据用户查询和嵌入块之间的语义相似性获取相关上下文。 retriever = vectorstore.as_retriever() 「第二步:提示增强」完成数据检索之后,就可以使用相关上下文来增强提示。在这个过程中需要准备一个提示模板。 可以通过提示模板轻松自定义...