【AI 认证】Azure RAG 实战指南：构建基于 Azure 的检索增强生成系统

目录

1. 引言
2. 什么是 RAG 技术？
3. RAG 的工作原理
4. 向量数据库与嵌入模型
5. 如何在 Azure 上实现 RAG 技术？
6. 示例：使用 Azure OpenAI 实现 RAG 系统
7. RAG 技术在 Azure 上的优势与挑战
8. 最佳实践与建议
9. 总结

引言

随着人工智能技术的不断进步，**检索增强生成（RAG，Retrieval Augmented Generation）**技术成为提升大语言模型响应能力的关键技术之一。RAG 技术通过将大语言模型与外部知识库结合，使得模型能够在处理复杂查询时生成更加准确、相关和实时的回答。在 Azure AI-102 认证中，掌握如何在 Azure 环境中实现 RAG 技术，对于解决复杂问题和提升 AI 系统性能至关重要。本篇文章将全面介绍 RAG 技术的概念、工作原理，并结合 Azure 平台，深入探讨如何使用 RAG 技术构建智能应用。

什么是 RAG 技术？

RAG 的基本概念

检索增强生成（RAG） 是一种结合了大语言模型（如 GPT）和外部知识库的技术。其核心思想是通过从外部知识库检索相关信息，然后将这些信息提供给生成模型，以提高生成的内容的准确性、相关性和实时性。通过这种方式，RAG 技术能显著增强大语言模型在处理未知或复杂问题时的表现，尤其在需要最新信息或领域特定知识时，能够提供更加精准的回答。