maximejia的博客

本文主要对面向RAG的索引构建进行了介绍，包括向量嵌入（文本嵌入、多模态嵌入）、向量数据库以及索引优化等内容。作为大模型RAG的基础和前提，索引构建的品质至关重要，需要精心设计与构建。

大模型RAG预处理的核心是将外部知识（结构化/非结构化文档）转换为向量化表示，构建高质量向量数据库。Unstructured作为主流文档处理库，支持多格式解析（PDF/Word/HTML等），能识别标题、正文、表格等元素类型，并提取元数据。文档加载质量直接影响后续检索和生成效果。当前主流工具包括PyMuPDF4LLM、TextLoader、LlamaParse等，其中Unstructured提供统一接口和模块化函数，特别适合LLM数据预处理。而针对文档文本分块，LangChain提供了丰富的方法可供调用。

RAG（检索增强生成）技术融合信息检索与文本生成，通过动态检索外部知识库提升大型语言模型输出的准确性和实时性。其核心流程包括索引构建、语义检索和上下文生成三个阶段，技术演进从基础RAG发展到支持多轮检索、查询重写的高级RAG，再到模块化RAG实现复杂场景支持。RAG的关键优势包括降低模型幻觉、支持知识溯源、减少微调成本，并具有良好的可扩展性。构建RAG系统需完成数据准备、索引构建、检索优化和生成集成四个步骤，通过API接入大模型并配置Python环境即可实现基础功能。该技术为LLM应用提供了有效的信息增强。