Naive RAG:传统的RAG流程,包括Indexing、Retrieval和Generation。 Advanced RAG:在传统RAG流程基础上,增加了预检索和检索后处理,包括query改写、routing路由、query扩展等。 Modular RAG:更加灵活的结构,引入了具体的功能模块,如查询搜索引擎、多个答案融合等,结合微调、强化学习等技术。 RAG 的三个关键问题 检索粒度:可以...
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、...
实现RAG还涉及决定如何将文档拆分为块,选择用于语义表示的嵌入,选择合适的向量数据库以进行高效的特征存储,以及寻找微调LLM的有效方法,如图1所示。 每个步骤的最佳实践 查询分类 为什么需要查询分类?并非所有查询都需要检索增强,因为LLM具有某些功能。虽然RAG可以提高准确性并减少幻觉,但频繁检索会增加响应时间。因此,我们...
下面开始使用LangChain来实现RAG流程,我们先安装库: 代码语言:javascript 复制 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的代码片段: 代码语言:javascript...
用户可以在平台上构建自己的RAG系统,利用平台提供的嵌入模型、向量数据库和生成模型等资源,实现高效准确的信息检索和内容生成。同时,平台还支持多种优化策略的配置和调整,帮助用户快速构建出符合自己需求的RAG应用。 综上所述,RAG应用的典型工作流程涵盖了知识库准备、嵌入模型向量化、向量数据库存储、查询检索和生成回答...
1️⃣ 基础RAG流程: 接收查询:系统捕捉用户的提问或需求。 检索信息:在外部知识库中搜索与问题相关的资料。 生成回答:利用检索到的信息和用户原始查询,大模型创造性地生成回应。 提供回应:将生成的答案呈现给用户。2️⃣ 预处理查询的RAG: 问题预处理:对用户输入进行清洗和标准化,确保数据质量。
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。
许多RAG方法已被提出,通过查询依赖的检索来增强大型语言模型(LLMs)[6-8]。一个典型的RAG工作流程通常包含多个干预处理步骤:查询分类(确定是否需要为给定的输入查询进行检索)、检索(高效获取查询的相关文档)、重排(根据与查询的相关性细化检索到的文档的顺序)、重新打包(将检索到的文档组织成结构化的一种,以更好地...
整体流程如下: RAG工作流程.png 文件加载分割 需要根据数据类型创建不同类型的文档加载器Loader,加载完外部数据以后会返回一个文档对象; 当数据被加载以后,接下来就来到了文档分割(Splitting)的环节,由于外部数据量可能比较大,如pdf、text、md文档等产生的文档数量或体量比较大,因此需要对外部数据文档进行分割(Splitting...
我们将汇编 RAG 流程的所有步骤和构建块 RAG 工艺流程示意图 文档加载:初始步骤涉及从数据存储加载文档、文本提取、解析、格式化和清理,作为文档拆分的数据准备的一部分。 文档分割:接下来,将文档分解为可管理的小片段或块。策略可能包括固定大小的分块和内容感知分块,后者可以理解内容的结构并进行相应的分割。