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、...
以下是对RAG应用典型工作流程的详细解析。 一、知识准备 知识准备是RAG应用的基础,主要涉及知识文档的收集、预处理和格式化。这些文档可能来源于公司内部数据库、外部公共数据源或网页爬虫抓取的内容,包括文章、文档、电子邮件等文本数据,数据库记录、表格数据等结构化数据,以及图像、音频、视频等多媒体数据(尽管RAG主要...
开普云对大语言模型进行了定向微调，主要通过使用检索增强生成的数据集来完成。这些数据集由高质量的检索结果和相关上下文组成，它们为模型提供了丰富的训练材料。通过这种定向微调，“智库秘书”的大模型在RAG流程中的表现得到了显著提升，不仅能够更好地理解复杂的查询，还能够生成更加自然、准确的回答。此外，开普云还引...
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。 理解查询:...
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...
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...
下面开始使用LangChain来实现RAG流程,我们先安装库: 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: ...
RAG流程图详解 📊 数据提取:资料库的源头 首先,你需要一个完整的数据源。这就像建一个图书馆,确保所有的书都在架上。你还可以通过大模型对资料进行摘要、打标签,这样后续处理会更高效。 分块(Chunking):拆分资料 接下来是分块,就是把资料拆分成更小的单元,比如按段落、句子拆,或者按照文章标题、某个标记来拆...
一、RAG技术概述 RAG,即检索增强生成技术,它通过从外部知识库中检索相关信息,并将其作为提示输入给大型语言模型(LLMs),以增强模型处理知识密集型任务的能力。这一技术不仅提高了答案的准确性,还使得生成的文本内容更加丰富、符合用户需求。 二、用户视角下的RAG流程 1. 知识准备阶段 对于用户而言,RAG技术的第一步是...
01. RAG应用作业流程 以下是典型的RAG应用作业流程: RAG:将额定信息存储为向量,将传入的查询与这些向量匹配,并将最类似的信息与查询一同传递给大语言模型(LLM)。 因为额定的文档或许非常大,第1步还需要进行切分操作,将大文档分割成较小、易于管理的部分。