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文章结构目录：
- 解释什么是RAG技术
- 大模型存在的问题
- 如何解决这些问题
- 介绍RAG的基本流程
核心知识点：
RAG文档索引化步骤：文档 -> 分块 -> 向量化 -> 存储
什么是RAG
RAG 名词解释是信息检索增强生成技术。
它通过先检索相关的文档，用检索出来的信息对提示词增强，再使用大模型生成答案。
人话：好比开卷考试，先翻书，再回答问题
RAG的提示词工程：让大模型基于我们从知识库查询到的相关知识回答问题。
大模型存在的问题
- 时效性低：无法知道最近发生的事情（比如西贝预制菜）
- 知识覆盖深度不够：针对特定领域知识，缺乏深度信息（比如律师行业相关案例；每个行业的专业知识）
- 幻觉问题：AI 一本正经的胡说八道（缺乏事实支撑）
如何解决
- 提示词工程：可以提高大模型生成答案的质量，但是无法解决实效性问题。
- RAG技术：可以从知识库中获取到行业的最新数据。（前提是你得有自己的知识库）
- 微调：普通用户基本不需要这一步，了解即可。
了解下 Naive RAG
检索增强生成（RAG）技术的基础形态。后续基于此衍生出很多优化方案：（了解）
- Retrieve-and-Rerank（检索 - 重排序）
在检索后增加了重排序模块 - Modular RAG（模块化 RAG）
将 RAG 拆分为查询优化、多源检索、知识整合等独立模块 - Agentic RAG（智能体 RAG）
引入智能体自主决策机制
Naive RAG 的详细步骤
- 索引化
文档 -> 分块 -> 向量化 -> 存储 - 检索:
用户提问 -> 向量化 -> 检索数据库 -> 得到top-K个相关文档块 - 增强生成
增强提示词(原始问题+相关文档块) -> LLM -> 生成答案
RAG索引化实战部分
这部分我们详细了解下RAG索引化的几个步骤：
- 文档分块
递归处理：句子切分+固定字符切分+重叠长度overlap
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter - 文档向量化
本地使用 Ollama 开源框架，搭建BGE-M3 开源文本嵌入模：https://ollama.com/library/bge-m3
也可以使用在线向量嵌入模型（火山引擎，GLM，Deepseek） - 文档向量化存储
向量数据库Chroma：https://www.trychroma.com/
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