从0-1构建一个RAG（检索增强）系统

核心组件：

构建过程：

• 文档处理

  
  

• 文本提取

  
  

• 文本分块

  
  

• 嵌入模型

  
  

• 向量存储

  
  

• 用户输入问题

  
  

• 问题嵌入

  
  

• 向量匹配

  
  

• 信息处理

  
  

• 最终答案

  
  

优势与挑战

优势

• 提高准确性：通过结合外部知识库的信息，RAG能够提供更准确和相关的答案。

  
  

• 增强可解释性：由于生成答案时参考了具体的上下文信息，因此答案的可解释性也得到了提升。

  
  

• 解决知识局限性：RAG弥补了大语言模型在专业领域知识理解和最新知识掌握方面的不足。

  
  

挑战

• 计算资源需求高：大规模的知识库检索和信息整合需要大量的计算资源。

  
  

• 实时性问题：对于需要快速响应的应用场景，RAG可能面临延迟的问题。