想象一下，创建一个类似ChatGPT的界面，它能够利用自己创建的知识库来回答查询。
这正是RAG为您提供的！✨
本文将深入探讨开发RAG应用所需的每个组件，并在最后分享一个可行的项目。
自定义知识库是一组相关且最新的信息，是RAG的基础，它可以是数据库、一组文件，或两者的组合。
分块处理是将大量输入文本分解成较小的片段的过程。
这确保了文本适合嵌入模型的输入大小，并提高了检索效率。
实施智能的分块策略可以极大地增强您的RAG系统！
一种将文本数据表示为数值向量的技术，可以输入到机器学习模型中。
嵌入模型负责将文本转换为这些向量。
预先计算的文本数据向量表示的集合，用于快速检索和相似性搜索，具有诸如CRUD操作、元数据过滤和水平扩展等功能。
一个用户友好的界面，允许用户与RAG系统进行交互，提供输入查询并接收输出。
查询被转换为一个嵌入向量，该向量用于从向量数据库中检索相关上下文！
生成适合RAG系统的合适提示的过程，可以是用户查询和自定义知识库的组合。
这作为输入提供给一个语言生成模型，生成最终的响应！
详细教程请参考：https://lightning.ai/lightning-ai/studios/rag-using-llama-3-by-meta-ai
谁是Lightning？
Lightning是一个开源的Python库，为PyTorch提供了高级接口，PyTorch是一个流行的深度学习框架。它是一个轻量级且高性能的框架，将PyTorch代码组织起来，将研究与工程相分离，使深度学习实验更易于阅读和重现。它旨在创建可扩展的深度学习模型，可以轻松在分布式硬件上运行，同时保持模型与硬件无关。
2019年，Lightning被NeurIPS可重现性挑战采用为向会议提交PyTorch代码的标准。
2022年，PyTorch Lightning库正式成为Lightning框架的一部分，Lightning框架是由PyTorch Lightning的原始创作者管理的开源框架。
