AI大模型开发实战：RAG工程化与LLMOps全流程解析

一、RAG工程化核心原理与实现

1.1 RAG技术架构解析

RAG（检索增强生成）通过结合外部知识检索与生成模型，显著提升大模型在专业场景的准确性。其核心流程包括知识加载、分块处理、向量化存储、语义检索和生成增强五大模块。以DB-GPT框架为例，知识加工流水线支持Markdown/PDF/HTML等格式解析，通过多粒度分片策略（按段落/页/语义单元）和元数据提取（如知识图谱三元组）构建结构化知识库。

分块策略对比：

• 固定窗口分块：简单高效但可能割裂语义

• 语义分块：基于句间相似度动态划分，需配合NLP模型

• 层级分块：构建树状结构支持多粒度检索

Python

# 基于语义分块的实现示例
from langchain.text_splitter import SemanticChunker
splitter = SemanticChunker(embeddings)
chunks = splitter.create_documents([text])

1.2 Self-RAG创新机制

传统RAG存在上下文冗余问题，Self-RAG通过引入**反思标记（Retrieve/Critique）**实现动态检索控制。模型在生成过程中自主判断是否需要检索，并对检索结果进行相关性评分，仅保留高置信度内容。训练时通过GPT-4生成反思标记数据，蒸馏到轻量化Critic模型中。

关键步骤：

按需检索：生成过程中动态触发检索请求

多候选评估：并行处理多个检索片段生成候选结果

反思过滤：基于Crit