RAG实践指南：利用Ollama搭建本地知识库

什么是 RAG

RAG，即检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation），是一种先进的自然语言处理技术架构，它旨在克服传统大型语言模型（LLMs）在处理开放域问题时的信息容量限制和时效性不足。RAG的核心机制融合了信息检索系统的精确性和语言模型的强大生成能力，为基于自然语言的任务提供了更为灵活和精准的解决方案。

前排提示，文末有大模型AGI-优快云独家资料包哦！

RAG与LLM的关系

RAG不是对LLM的替代，而是对其能力的扩展与升级。传统LLM受限于训练数据的边界，对于未见信息或快速变化的知识难以有效处理。RAG通过动态接入外部资源，使LLM得以即时访问和利用广泛且不断更新的知识库，进而提升模型在问答、对话、文本生成等任务中的表现。此外，RAG框架强调了模型的灵活性和适应性，允许开发者针对不同应用场景定制知识库，从而满足特定领域的需求。

下图是 RAG 的一个大致流程：

RAG就像是为大型语言模型（LLM）配备了一个即时查询的“超级知识库”。这个“外挂”不仅扩大了模型的知识覆盖范围，还提高了其回答特定领域问题的准确性和时效性。

想象一下，传统的LLM像是一个博学多才但记忆力有限的学者，它依赖于训练时吸收的信息来回答问题。而RAG，则是这位学者随时可以连线的庞大图书馆和实时资讯网络。当面临复杂或最新的查询时，RAG能让模型即时搜索并引用这些外部资源，就像学者翻阅最新的研究资料或在线数据库一样，从而提供更加精准、全面和最新的答案。这种设计尤其适用于需要高度专业化或快速更新信息的场景，比如医学咨询、法律意见、新闻摘要等。

基于此，RAG 技术特别适合用来做个人或企业的本地知识库应用，利用现有知识库资料结合 LLM 的能力，针对特定领域知识的问题能够提供自然语言对话交互，且答案比单纯用 LLM 准确性要高得多。