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_df = pd.DataFrame(rag_dataset) rag_eval_datset = Dataset.from_pandas(rag_df) # Return the lragas dataset return rag_eval_datset def get_metrics(rag_dataset): """ For a RAG Dataset calculate the metrics faithfulness, answer_relevancy, context_precision and context_recall """ # The ...
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。
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...
4.1 全流程开发范式 LlamaIndex提供从数据接入到评估的完整RAG解决方案，其核心组件包括：Data Connectors：支持200+数据源接入 Node Parser：实现语义分块与元数据抽取 Query Engine：支持多跳推理与混合检索 典型开发流程：4.2 高级功能扩展 多模态RAG：通过Unstructured工具解析图文混合文档，分别生成文本摘要与图像特征...
典型的RAG工作流程图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。检索增强生成工作流程 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) 重新排名(根据...
二、RAG的工作流程 流程: 数据处理:对原始数据进行清洗和处理;然后将处理后的数据转化为检索模型可以使用的格式;最后将处理后的数据存储在对应的数据库中。 检索:从数据库中检索相关信息 增强:将从数据库中检索到的信息进行处理和增强,以便生成模型可以更好地理解和使用。