Retrieval-Augmented Generation (RAG) 技术教程

Retrieval-Augmented Generation (RAG) 技术教程

RAG_Techniques This repository showcases various advanced techniques for Retrieval-Augmented Generation (RAG) systems. RAG systems combine information retrieval with generative models to provide accurate and contextually rich responses. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ra/RAG_Techniques

1. 项目介绍

本项目是一个关于 Retrieval-Augmented Generation (RAG) 技术的开源项目，旨在提供一个集成了多种高级技术的教程集合。RAG 结合了信息检索与生成式模型，以提供准确且情境丰富的响应。本项目包含了一系列用于提升 RAG 系统准确性、效率和情境丰富性的先进技术。

2. 项目快速启动

环境准备

在开始之前，请确保你的环境中安装了以下依赖：

pip install -r requirements.txt

运行示例

以下是一个简单的 RAG 运行示例，使用了 CSV 文件进行信息检索：

# 导入必要的库
from rag_techniques import SimpleRAG

# 初始化 RAG 系统
rag_system = SimpleRAG(csv_file='data/example.csv')

# 提问
question = "What is the capital of France?"
answer = rag_system.answer(question)

# 打印答案
print(f"Answer: {answer}")

确保你有一个名为 example.csv 的文件，其中包含问题和答案，格式如下：

Question,Answer
What is the capital of France?,Paris

3. 应用案例和最佳实践

应用案例

• 问答系统：使用 RAG 技术构建一个自动问答系统，能够从大量文档中检索信息并生成准确的回答。
• 内容生成：在内容生成中，RAG 可用于增强生成的内容，确保其情境相关性和信息的准确性。

最佳实践

• 选择合适的文本块大小：为了平衡上下文保留和检索效率，实验不同大小的文本块，找到适合你用例的最佳平衡。
• 命题分块：将文本分解为简洁、完整、有意义的句子，以便更好地控制和处理特定查询（尤其是提取知识）。

4. 典型生态项目

本项目是一个 RAG 技术的生态系统的一部分，以下是一些相关的开源项目：

• Prompt Engineering Techniques：提供了与 RAG 相关的提示工程技术指南。
• GenAI Agents Repository：展示了如何结合不同的 AI 技术创建强大的交互式系统。

通过这些技术和项目，可以进一步探索和扩展 RAG 技术的应用范围。

RAG_Techniques This repository showcases various advanced techniques for Retrieval-Augmented Generation (RAG) systems. RAG systems combine information retrieval with generative models to provide accurate and contextually rich responses. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ra/RAG_Techniques