腾讯云向量数据库-RAG介绍

本文介绍了RAG模型如何结合LLM构建针对私有文档和专业领域的聊天机器人,涉及知识切片、检索和LLM生成回答的过程。虽然RAG展示了快速构建和理解的优势,但存在投入大、效果不稳定和调优难度高的痛点。文章特别强调了PDF格式的复杂性对处理效果的影响以及文档内容质量的重要性。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

1.说明

RAG结合LLM(通用大预言模型)构件基于私有文档、专业领域知识、实时信息的charbot。

2.RAG的主要步骤

  • 知识切片成chunk
  • 向量化chunk入库
  • query检索知识chunk
  • 构件prompts
  • 调用llm生成回答

3.优势

  • 快速构件demo
  • 快速理解rag
  • 社区支持

4.痛点

  • 投入大
  • 效果差
  • 调优难

5.RAG应用的效果

整体效果=文档处理效果*embedding效果*retrieval效果*LLM效果

6.数据处理的难点:解析和拆分

1.PDF格式的多样性(eg:标准格式、跨页表格、离散等),会有复杂多变的文档格式,提高效果的困难度。

解决办法:

2.文档内容质量将很有程度影响最终效果。

### 腾讯云向量数据库的免费获取与试用方法 腾讯云向量数据库作为一款高性能的数据管理工具,在企业和开发者社区中备受关注。为了帮助用户更好地体验其功能,腾讯云提供了多种方式让用户能够免费获取或试用该服务。 #### 1. **通过腾讯云官网申请免费试用** 腾讯云通常会提供一定期限的免费试用期给新注册用户。用户可以通过访问腾讯云官方网站并创建账户来获得这些资源。具体操作如下: - 登录到腾讯云官方门户网站。 - 寻找“产品”页面下的“数据库”分类中的“向量数据库”选项。 - 查看是否有针对向量数据库的具体免费试用计划,并按照指引提交申请[^1]。 #### 2. **利用腾讯云提供的开发实验环境** 对于希望快速验证概念和技术能力的开发者来说,“腾讯云云上实验室”是一个不错的选择。“云上实验室”允许用户在一个受控环境中部署和测试各种服务,其中包括向量数据库的相关功能。此平台不仅简化了设置流程,还可能附带预配置好的数据集用于演示用途[^3]。 #### 3. **参与官方活动或竞赛项目** 有时,腾讯云会举办一些特别的技术挑战赛或者推广活动,在这些活动中可能会发放限量版的全功能版本供参赛者使用。积极参与此类事件也是另一种途径去接触完整的腾讯云向量数据库特性而无需立即付费的方式之一[^2]。 #### 示例代码:连接至腾讯云向量数据库 (Python) 以下是基于 Python 的简单示例程序展示如何初始化与腾讯云向量数据库之间的连接: ```python from tencentcloud.common import credential from tencentcloud.tcb.v20180607 import tcb_client, models def connect_to_tencent_vector_db(secret_id, secret_key): """建立与腾讯云向量数据库的连接""" # 初始化凭据对象 cred = credential.Credential(secret_id, secret_key) # 创建客户端实例 client = tcb_client.TcbClient(cred, 'ap-guangzhou') request = models.DescribeEnvironmentsRequest() response = client.DescribeEnvironments(request) print(response.to_json_string()) # 替换为您的 SecretId 和 SecretKey connect_to_tencent_vector_db('your-secret-id', 'your-secret-key') ``` 请注意上述脚本仅作为一个基础框架,实际运行前需调整参数以匹配个人账号信息以及目标区域设定。
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