RAG技术工作流程详细指南

检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，简称RAG）是人工智能领域的一项关键技术。它将信息检索与大型语言模型相结合，大大提升了生成内容的准确性和及时性。

本文将深入解析RAG的工作流程及其核心技术。

RAG系统架构

核心组件

RAG系统包含三个关键模块：

• 检索器（Retriever）：从知识库中检索相关文档

• 编码器（Encoder）：将查询和文档转换为向量表示

• 生成器（Generator）：基于检索结果生成最终答案

工作流程详解

第一阶段：知识库预处理

1. 文档加载与分割

   • 从多种来源（PDF、HTML、文本等）加载文档

   • 使用递归字符分割器将文档划分为适当大小的块

2. 向量化处理

   • 使用嵌入模型（如OpenAI Embeddings）将文本转换为向量

   • 建立向量索引以便高效相似性搜索

# 示例代码：文档分割与向量化
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings

text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
    chunk_size=1000,
&nbs