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RAG 已成为企业提高 LLM 绩效以生成准确答案的一种先进方法。本博客将为您提供完整的指南，帮助您了解 RAG 流程、组件、优势、挑战以及构建和集成它的分步过程。

哈尔吉奥特·考尔
哈尔吉奥特·考尔
2024 年 11 月 25 日
抹布
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RAG 管道指南
目录
随着人工智能的发展，企业仍然面临一个重大挑战—— 拉斯维加斯电子邮件列表 如何确保人工智能生成的响应准确、相关且针对特定查询进行定制？

传统语言模型依赖于训练数据，而这可能会导致答案千篇一律且不准确。另一方面，检索增强生成管道通过结合信息检索和响应生成来解决此问题。

RAG 开发服务通过搜索外部知识源来查找相关数据并使用大型语言模型来产生准确的响应，从而帮助生成完美的响应。

本博客将帮助您了解有关 RAG 的一切，从其组件到优势和挑战，以及如何构建 RAG 管道。

关键要点
RAG 管道通过在生成响应之前检索相关数据、减少错误并提供精确的、特定领域的答案来提高准确性。
构建 RAG 管道的步骤包括定义用例、预处理数据、嵌入检索、与语言模型集成以及改进准确性。
优化嵌入，选择正确的向量存储，使用有效的分块，并维持反馈循环以提高响应相关性，从而顺利实施。
常见的挑战包括数据一致性、模型对齐、集成复杂性和错误处理。稳健的管理和微调至关重要。
首先，我们需要详细了解 RAG 管道。

什么是 RAG 管道？
破布管道

图片来源

RAG，即检索增强生成流程，是人工智能中的一种方法，它结合了两个步骤：检索信息和生成响应。简单来说，它首先根据用户的问题搜索知识源以查找相关信息。

然后，它使用 LLM（如 GPT）等技术来创建详细且具有情境感知能力的响应。这种方法有助于 AI 提供准确且明智的答案，尤其是针对复杂或特定的查询。

RAG 管道的组件
RAG 管道的组件包括以下内容：

RAG 管道的组件

嵌入模型
它从输入查询生成查询嵌入，将文本转换为密集的向量表示，可用于在向量存储中查找相关数据。

向量商店
该组件存储和组织嵌入，以便根据相似度分数快速访问和检索。处理查询时，向量存储可帮助找到最相关的文档或段落。

文本分割器和分块
将大型文档分块或分割成可管理的部分有助于 RAG 管道通过实现更精确的检索和生成来有效地处理和检索相关信息。