RAG 工作流程划分首先,我们将 RAG 工作流程分为三个部分,以增强我们对 RAG 的理解,并优化每个部分以提高整体性能: 预检索在预检索步骤中,需要准备LLM 原始训练数据集之外的新数据(也称为外部数据) ,并将其…
如下图所示RAG可分为5个基本流程：知识文档的准备；嵌入模型嵌入模型（embedding model）；向量数据库；查询检索和生产回答。下面会对每个环节进行详细描述：NO.1 知识文档的准备 在构建一个高效的RAG系统时，首要步骤是准备知识文档。现实场景中，我们面对的知识源可能包括多种格式，如Word文档、TXT文件、CSV数据表、...
二、RAG基本流程 RAG可分为5个基本流程：知识文档的准备；嵌入模型嵌入模型（embedding model）；向量数据库；查询检索和生产回答。NO.1 知识文档的准备 在构建一个高效的RAG系统时，首要步骤是准备知识文档。ChatWiki支持导入批量导入OFD文件、Word文档、TXT文件、CSV数据表、Excel表格、PDF文件等，甚至是在线网页等。...
RAG（检索增强生成）通过结合外部知识检索与生成模型，显著提升大模型在专业场景的准确性。其核心流程包括知识加载、分块处理、向量化存储、语义检索和生成增强五大模块。以DB-GPT框架为例，知识加工流水线支持Markdown/PDF/HTML等格式解析，通过多粒度分片策略（按段落/页/语义单元）和元数据提取（如知识图谱三元组）...
RAG流程分为5个基本步骤:知识文档准备、嵌入模型、向量数据库、查询检索和生成回答。📍RAG流程详解 1️⃣ 知识文档准备:确保你有充足的知识文档作为基础。 2️⃣ 嵌入模型:将文档内容转化为向量形式,以便于后续处理。 3️⃣ 向量数据库:创建一个向量数据库,存储所有嵌入后的文档向量。
下面开始使用LangChain来实现RAG流程,我们先安装库: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 pip install ollama==0.2.1 pip install chromadb==0.5.0 pip install transformers==4.41.2 pip install torch==2.3.1 pip install langchain==0.2.0 pip install ragas==0.1.9 下面是使用LangChain的...
图1:检索增强生成工作流程。每个组件考虑的可选方法以粗体表示,而带下划线的方法表示各个模块的默认选择。以蓝色字体表示的方法表示根据经验确定的性能最佳的选择。 典型的RAG工作流程包括几个中间处理步骤: 查询分类(确定输入查询是否需要检索) 检索(高效获取相关文件) ...
标准rag流程标准rag流程 数据收集与预处理。 1. 数据收集:从多种来源广泛收集数据,如网页、文档库、书籍、学术论文等。据统计,在一些大型项目中,收集的数据量可达数百万甚至数十亿个文档。例如,某些大型科技公司为训练 RAG 模型,会收集涵盖不同领域的海量文本数据,以确保模型能获取全面的知识。 2. 数据清洗:对...
rag模型的工作流程 RAG模型工作流程旨在高效整合知识与回答 。 它通过特定步骤实现信息检索与答案的协同 。第一步需构建丰富的知识文档库,包含各类资料 。知识文档库可涵盖行业报告、学术论文等资源 。接着要对文档进行预处理,提升数据质量 。预处理包含清理文本中的噪声、特殊字符等 。然后进行文本的分词操作,划分成...
3. 【RAG大模型】RAG-RAG系统搭建流程(上) 07:48 4. 【RAG大模型】RAG-RAG系统搭建流程(下) 06:20 5. 【RAG大模型】RAG-Embeddings处理 10:18 6. 【RAG大模型】RAG-向量间相似度计算 10:35 7. 【RAG大模型】RAG-文档的加载和分割 10:51 8. 【RAG大模型】RAG-关键字搜索 14:35 9. 【...