阿里云基于本地知识库构建RAG应用

2025 年 5 月 13 日

阿里云RAG应用，实现数智化转型的新利器。核心内容： 1. 阿里云基于本地知识库构建RAG应用概述 2. RAG框架的检索和生成模块解析 3. 如何配置本地环境并应用RAG进行业务数据管理

本文主要描述阿里云人工智能大模型基于本地知识库构建RAG应用。

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RAG（检索增强生成，Retrieval-Augmented Generation）是一种结合了检索和生成技术的框架，旨在通过外部知识库的检索来增强大语言模型（LLM）的生成能力。

其核心架构包括两个主要部分：

检索模块：利用高效的向量检索引擎（如Faiss、Milvus、Elasticsearch等）从外部知识库中提取与用户输入相关的信息。

生成模块：将检索到的相关信息作为上下文输入给大语言模型，生成更精准、更具针对性的回答。

如上所示，本地知识库RAG应用架构图，管理员可将业务数据上传到本地检索型数据库中，当用户提问业务问题的时候，本地知识库将用户的问题以及与问题相关联的知识，合并成信息增强的提示词Prompt以及问题，提交到云端的大模型服务，云端的大模型服务根据用户提交的信息加强学习以及推理，得出准确的回答，返回给前端提问题的用户

https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20250414/odwvrb/local_rag.zip