优化检索增强生成（RAG）管道：实现更智能AI回应的高级技术

最新推荐文章于 2025-09-25 17:20:24 发布
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#人工智能 #RAG #检索增强生成

RAG系统（面向企业RAG（Retrieval Augmented Generation）系统的多维检索框架）通过从大规模知识库中检索相关信息，并基于这些信息进行生成，为用户提供个性化的答案。这种结合信息检索和生成的方法，使得RAG系统在处理复杂问题和生成详细回答方面具有显著优势。然而，要充分发挥RAG系统的潜力，必须对其管道进行优化，以提高效率、准确性和回应质量。

一、检索前优化

（一）数据索引改进

  1. 滑动窗口技术

    • 传统的文本分块方式可能存在问题，当块过大时会遗漏重要细节，过小时则会丢失上下文信息。滑动窗口技术采用重叠窗口来解决这一问题，通过确保相邻块之间共享上下文，能够更好地捕捉文本中的关系。例如，对于一篇 500 字的文档，若设定块大小为 150 字，50 字的重叠部分可使后续块与前一块保持连贯的语境。

  2. 数据粒度增强
    • 数据粒度指的是数据的详细程度。过细的数据（如单个单词）可能失去意义，而过粗的数据（如整段文字）可能降低检索精度。因此，需要对数据进行适当的清洗和结构化，以确保其既精确又可用。这包括去除无关信息（如噪声、过时的事实或冗余
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检索增强生成（RAG）是一种为大型语言模型提供外部知识源的技术。通过引入外部知识源，RAG能够生成更加准确且符合上下文的答案，从而减少模型幻觉的发生。RAG的核心思想是将生成模型与检索器模块相结合，利用检索器从外部知识源中获取相关信息，再将这些信息作为生成模型的输入，最终生成准确的答案。本文详细介绍了检索增强生成（RAG）的概念、理论和应用场景，并通过Python、LangChain和OpenAI实现了一个简单的RAG管道。
利用情感提示优化RAG管道
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理解 RAG 第十部分：生产中的 RAG 管道
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LangChain+Neo4j实战：构建图RAG管道与评估指南，全程干货，小白也能轻松掌握！！
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本文详细介绍了使用LangChain和Neo4j构建图RAG管道的完整流程，包括从PDF文件提取文本、构建知识图谱、优化检索设置以及使用QAEvalChain评估系统准确性。通过滑雪领域的真实案例，演示了图文档生成、Cypher查询优化和答案评估的全过程，为开发者提供了实用的图RAG应用构建指南。
一文带你了解RAG(检索增强生成)
2301_76161259的博客
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RAG的全称是Retrieval-Augmented Generation，中文翻译为检索增强生成。它是一个为大模型提供外部知识源的概念，这使它们能够生成准确且符合上下文的答案，同时能够减少模型幻觉。本文介绍了 RAG 的概念及其背后的一些理论，本文通过Python、LangChain将其实现，在此过程中使用了 OpenAI的ChatGPT接口（可以自己搭建chatGLM3）、Weaviate矢量数据库（可以自己搭建Milvus ）、OpenAI 嵌入模型实现了 RAG 管道。
改进RAG 管道效果明显：从分块和嵌入到 LLM三种关键策略
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检索增强生成 (RAG) 是一种有用的技术，可在 AI 聊天机器人中使用我们自己的数据。运用三种关键策略，充分应用 RAG，来评估每种策略并找到最佳组合。 对于只想知道 TL;DR 结论的读者来说：RAG 准确度的提高主要来自于探索不同的分块策略。 通过改变分块策略，改进效果达到 89% 📦 通过改变嵌入模型，实现了 20% 的改进 通过改变 LLM 模型，改进幅度达到 6% 🧪
揭秘检索增强生成(RAG):深入探讨先进RAG管道的内部工作原理
2401_87458718的博客
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检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)是一种新兴的人工智能技术,旨在通过结合外部知识来增强大型语言模型(LLM)的能力。RAG技术的核心思想是在生成回答之前,先从外部数据源中检索相关信息,然后将检索到的信息与用户的问题一起输入到语言模型中,从而生成更准确、更及时、更全面的回答。RAG技术主要解决了传统大型语言模型面临的三个主要问题:准确性:通过限制模型使用已知的可靠数据集,RAG可以提高回答的准确性,减少"幻觉"的产生。
RAG实战案例：如何基于 LangChain 实现智能检索生成系统
FrenzyTechAI的博客
12-22 1万+
检索增强生成 (RAG) 是一种使用来自私有或专有数据源的信息来辅助文本生成的技术。它将检索模型（设计用于搜索大型数据集或知识库）和生成模型（例如大型语言模型 (LLM)，此类模型会使用检索到的信息生成可供阅读的文本回复）结合在一起。通过从更多数据源添加背景信息，以及通过训练来补充 LLM 的原始知识库，检索增强生成能够提高搜索体验的相关性。这能够改善大型语言模型的输出，但又无需重新训练模型。
探索RAG评估管道 Micronaire ：从理论到实践
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RAG系统评估的重要性不言而喻。通过RAGChecker和RAGAS这样的先进框架，以及在DotNet平台上实现的Micronaire项目，开发者们将在RAG系统的优化和应用中如虎添翼。这些工具不仅提高了评估的准确性和效率，还为未来的创新和突破创造了无限可能。我们期待与广大开发者和研究者共同探索AI的未来，一起迈向更加智能和高效的新时代。
LLM之RAG理论（二）| RAG综述论文详解
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论文地址：https://arxiv.org/pdf/2312.10997.pdf 大型语言模型（LLMs）展示了强大的能力，但在实际应用中仍面临挑战，如幻觉现象、知识更新缓慢，以及在回答中缺乏透明度。检索增强生成（RAG）指的是在使用LLMs回答问题之前，从外部知识库中检索相关信息。RAG已被证明能显著提高答案的准确性，减少模型的幻觉现象，特别是对于知识密集型任务。通过引用来源，用户可以验证答案的准确性，并增加对模型输出的信任。它还促进了知识更新和特定领域知识的引入。RAG有效地结合
构建和分发时尚的RAG管道的分步指南
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本教程将引导您完成使用KitOps创建时尚的Retrieval-Augmented Generation（RAG）管道的过程。KitOps是一种开源MLOps工具，用于将RAG应用程序打包为ModelKit，以简化评估、测试和操作方面的协作。
LLM之RAG理论（十一）| 面向生产的RAG应用程序的12种调整策略指南
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请注意，虽然用于语义搜索的所用相似性度量是一个可以更改的参数，不需要进行实验，而应该根据所使用的嵌入模型进行设置（例如，text-embedding-ada-002支持余弦相似性或multi-qa-MiniLM-l6-cos-v1支持余弦相似、点积和欧几里得距离）。这取决于您拥有的数据类型，例如，如果您的输入数据是代码，而不是Markdown文件，则需要使用不同的分块技术。如果元数据不足以提供额外的信息来从逻辑上分离不同类型的上下文，可能需要尝试使用多个索引，例如，可以对不同类型的文档使用不同的索引。
如何提高RAG系统准确率？12大常见痛点及巧妙解！
2401_85373691的博客
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我们探讨了开发 RAG 管道中的 12 个痛点（其中 7 个来自论文，5 个是额外补充）并提供了相应的解决方案。以下是改编自论文《Seven Failure Points When Engineering a Retrieval Augmented Generation System》的图表。
RAG实战：打造可扩展的智能文档系统：终极 RAG 管道全解析
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现代企业每天都在处理大量数据，分散在不同格式的文档、视频、邮件、聊天记录和电子表格中。然而，真正的挑战不仅是存储这些信息，而是要让它们易于访问并转化为可用的知识。传统搜索方案存在几大痛点：只能精确匹配关键字，无法应对复杂查询需求。缺乏语义理解，难以深入挖掘信息。难以兼容多种文件格式，信息检索不全面。无法从用户交互中学习，自我优化能力不足。企业亟需一个能够打破格式限制、理解上下文并持续智能化的解决方案，以满足不断变化的业务需求。检索增强生成 (RAG) 正在彻底改变企业知识库的管理方式。
检索增强生成(RAG) 优化策略篇
Java架狗师知识框架速查表
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本文详细介绍了检索增强生成（RAG）技术的各个优化策略，包括文档块切分、文本嵌入模型、提示工程、大模型迭代、架构优化、索引优化、索引数据优化等多个方面。通过这些优化策略，RAG 技术在处理复杂查询和生成信息丰富回应方面展示了巨大的潜力。未来，RAG 技术将在垂直优化、横向扩展以及生态系统构建等方面继续发展，为多领域应用提供更低的训练成本和更优的性能表现。
python RAG 管道
nbspzs的专栏
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RAG（RetrievalAugmented Generation）管道是一种结合了信息检索（Retrieval）和文本生成（Generation）的技术框架，主要用于生成高质量、基于事实的文本。它通过从外部知识源（如文档、数据库或互联网）中检索相关信息，并将这些信息与生成模型结合，从而生成更准确、更丰富的回答或内容。通过检索外部知识源，RAG 可以生成基于事实的内容，减少生成模型的“幻觉”问题（即生成不准确或无依据的信息）。结合检索和生成的优势，RAG 能够生成更丰富、更准确的文本。
一文读懂：大模型RAG（检索增强生成）
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m0_59164304的博客
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本文概述 RAG 的核心算法，并举例说明其中的一些方法。RAG融合是一个强大的功能，能够提高RAG应用的语义搜索效率。通过使用语言模型生成多个查询并对搜索结果进行重新排序，RAG融合可以呈现更丰富多样的内容，并提供了一个额外的层次，用于调整应用。此外，RAG融合还可以实现自动纠正、节省成本以及增加内容多样性。但是，需要注意一些权衡，比如潜在的延迟问题、自动纠正的挑战以及成本影响。对于依赖常见概念但可能出现内部行话或重叠词汇的应用来说，RAG融合尤其有用。
LLM之RAG实战（十二）| 在RAG管道中实现上下文压缩和过滤
wshzd的博客
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在RAG中可能面临的最大问题之一是检索器应该检索什么内容？​ 实际使用中，检索到的上下文并不完全有用，可能检索处理较大的块中只有非常小的一部分与答案相关，还可能对于一个特定的问题需要来自多个块合并来得到答案。
检索增强生成技术：RAG全景解析与应用
资源摘要信息:"RAG检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技术是近年来在自然语言处理（NLP）领域内应用生成式AI的一个关键进步。RAG结合了检索技术与语言模型，通过从知识库中检索信息并将其融入语言...
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