RAG向量知识库的核心机制

最新推荐文章于 2025-07-24 11:13:02 发布
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RAG（检索增强生成）向量知识库的核心机制确实是先通过检索引擎API处理用户输入，再将检索结果与大模型推理结合。

在这里插入图片描述

一、RAG核心处理流程

  1. 输入处理阶段
    用户原始请求首先经过API路由程序进行预处理，包括分词、向量化等操作。此时系统会调用向量嵌入模型API（如OpenAI的text-embedding-3-large）将文本转化为高维向量。

  2. 向量检索阶段
    向量化后的查询通过向量数据库API（如Milvus/Pinecone的相似度搜索接口）在知识库中进行语义匹配。例如：

    # 典型API调用示例
response = vector_db.search(
    embedding=query_vector,
    top_k=5
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RAG 检索四件套全解析：模型、向量库、检索方式、排序器，一文选型不踩坑，收藏这一篇就够了！！
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