python RAG 管道

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。

以下是 RAG 管道的核心组成部分和工作流程：

 RAG 管道的核心组成部分

1. 检索器（Retriever）：
    负责从外部知识源中检索与输入问题或任务相关的文档或信息。
    常用的检索技术包括基于向量检索（如使用 FAISS 或 Elasticsearch）或关键词匹配。
    检索器通常会将查询（query）与知识库中的文档进行相似度匹配，返回最相关的文档片段。

2. 生成器（Generator）：
    基于检索到的信息生成自然语言文本。
    通常使用预训练的语言模型（如 GPT、T5 或 BART）来完成生成任务。
    生成器会将检索到的信息与输入问题结合，生成连贯、准确的回答或内容。

3. 知识源（Knowledge Source）：
    提供检索器所需的外部知识，可以是结构化的数据库（如维基百科）或非结构化的文档集合。
    知识源的质量和规模直接影响 RAG 系统的性能。

 RAG 管道的工作流程

1. 输入查询：
    用户输入一个问题或任务（query）。

2. 检索相关文档&#x