RAG流程介绍

最新推荐文章于 2025-06-10 15:06:40 发布
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分类专栏： 大模型 文章标签： 语言模型
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什么是RAG

RAG(检索增强生成)是一种将语言模型与可搜索知识库结合的方法，主要包含以下关键步骤：

  1. 数据预处理

    • 加载：从不同格式(PDF、Markdown等)中提取文本
    • 分块：将长文本分割成短序列(通常100-500个标记)，作为检索单元
      在这里插入图片描述

  2. 检索系统构建

    • embedding：使用embedding模型为每个文本块生成向量表示
    • 存储：将这些向量索引到向量数据库中
    • 可选-重排：结合关键词搜索构建混合搜索系统，并添加重排序步骤
      在这里插入图片描述

  3. 查询处理流程

    • 接收用户查询并评估其相关性
    • 对查询进行嵌入，在向量库中查找相关块
      在这里插入图片描述

  4. 生成输出

    • 将检索到的相关内容与原始查询一起传递给LLM
    • LLM根据这些上下文信息生成更准确、更符合事实的回答
      在这里插入图片描述
RAG的完整流程是什么？如何解决检索噪声对生成的影响？
qq_36929638的博客
04-13 252
通过组合上述技术，可将噪声导致的错误生成减少50-80%。实际案例显示，在医疗问答系统中应用后，准确率从62%提升至89%。
【大模型应用开发 动手做AI Agent】从用户角度看RAG流程
AI天才研究院
05-27 670
1.背景介绍 随着深度学习和自然语言处理技术的迅猛发展，人工智能（AI）和机器学习（ML）已经成为我们日常生活中不可或缺的一部分。从智能家居到自驾汽车，再到人脸识别，AI和ML已经渗透到了我们生活的每一个角落。 然而，在这些技术的背后，开发AI Agent的过程却并非一帆风顺。在过去的几年里，AI社区一直在探讨如何更好地开发和部署AI A
一文读懂：大模型RAG（检索增强生成）
star_nwe的博客
07-24 1355
AI大模型作为人工智能领域的重要技术突破，正成为推动各行各业创新和转型的关键力量。抓住AI大模型的风口，掌握AI大模型的知识和技能将变得越来越重要。学习AI大模型是一个系统的过程，需要从基础开始，逐步深入到更高级的技术。这里给大家精心整理了一份全面的AI大模型学习资源，包括：AI大模型全套学习路线图（从入门到实战）、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频，免费分享！
RAG技术全解析：打造下一代智能问答系统
alysblmd
05-13 1万+
检索增强生成（RAG）技术通过结合大型语言模型（LLM）和外部知识库来克服传统语言模型在特定领域任务上的局限。RAG通过索引、检索和生成的三步流程，增强了语言模型的能力，提高了生成内容的准确性和相关性。本文详细介绍了RAG的工作原理、实现过程和评估方法，并展望了其在多模态领域的应用前景。RAG不仅优化了问答系统的性能，还通过多样的技术整合和灵活的检索过程，推动了智能问答系统的发展。
RAG系列：万字详述RAG的5步流程和12个优化策略,看这一篇就够了！
最新发布
qq_46094651的博客
06-10 1197
ChatGPT、GLM等生成式人工智能在文本生成、文本到图像生成等任务中表现出令人印象深刻的性能。但它们也存在固有局限性，包括产生幻觉、缺乏对生成文本的可解释性、专业领域知识理解差，以及对最新知识的了解有限。为了克服这些限制，提高模型的能力，有两种主要途径：一种是微调（Fine Tune）来更新模型，另一种是让他们能够与外部世界互动，以不同的形式和方式获取知识。
【LLM】9：RAG流程详解
zzZ_CMing的博客
10-20 2866
是为了弥补大模型在特定领域下知识的不足，整个过程相对稳定，大模型可发挥的空间较少；
高级检索增强生成技术(RAG)全面指南：原理、分块、编码、索引、微调、Agent、展望...
热门推荐
zenRRan的博客
12-25 1万+
来自：旺知识ChatGPT、Midjourney等生成式人工智能（GenAI）在文本生成、文本到图像生成等任务中表现出令人印象深刻的性能。然而，生成模型也不能避免其固有的局限性，包括产生幻觉的倾向，在数学能力弱，而且缺乏可解释性。因此，提高他们能力的一个可行办法是让他们能够与外部世界互动，以不同的形式和方式获取知识，从而提高所生成内容的事实性和合理性。检索增强生成（Retrieval-Augmen...
开始简单使用rag，代码涉及基础的rag流程，麻雀虽小五脏俱全！
01-30
在“开始简单使用RAG，代码涉及基础的RAG流程，麻雀虽小五脏俱全！”这篇博客中，作者详细介绍了RAG模型的基础操作流程。尽管博客内容篇幅不长，却完整地覆盖了从零开始实现一个简单RAG系统的各个步骤，包括数据的...
RAG应用全流程RAG应用全流程
05-03
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RAG 的完整流程是怎么样的？
篱笆院的狗的博客
04-24 527
通过RAG流程，系统能够结合检索到的外部知识和生成模型的能力，提供更准确、更丰富的回答。
为什么需要 RAG？RAG 的流程！一文了解什么是 RAG？
m0_65555479的博客
03-10 2139
RAG 全称 Retrieval-Augmented Generation，翻译成中文是检索增强生成。检索指的是检索外部知识库，增强生成指的是将检索到的知识送给大语言模型以此来优化大模型的生成结果，使得大模型在生成更精确、更贴合上下文答案的同时，也能有效减少产生误导性信息的可能。本文从大模型的局限性切入，探讨了检索增强生成架构的核心机制及其带来的好处。RAG 通过结合检索和生成能力，能从外部知识库搜索相关信息，生成更准确的回应，有效克服了大模型在知识更新上的短板。
RAG（Retrieve-and-Generate）实现流程详解
爱的叹息的专栏
04-21 915
RAG（Retrieve-and-Generate）实现流程详解
RAG 基本流程及处理技巧 with LangChain
2301_81940605的博客
06-29 1373
LLM 主要存在两个问题：幻想和缺乏领域知识。领域知识缺乏的原因是因为训练 LLM 本身的知识更新慢，对特定领域的知识也没有太细致的输入。
RAG全解析和LangChain代码实现
csdn1561168266的博客
03-06 4376
大家好，自从人们意识到可以用自有数据为大型语言模型（LLM）增效之后，就开始讨论如何最有效地弥合 LLM 的通用知识与专有数据之间的差距。围绕着微调还是检索增强生成（RAG）哪个更适合这一问题，人们展开了激烈的争论。本文重点介绍 RAG 的概念，首先介绍其理论，然后会继续展示如何使用LangChain进行编排、OpenAI 语言模型和 Weaviate 向量数据库来实现一个简单的 RAG 流水线。
一文搞懂RAG，原理，流程，最佳实践
2401_85324918的博客
07-24 2189
最近遇到好多人和我交流RAG相关的技术，同事在说，面试在说，甚至我多年未联系的挚爱亲朋都突然来问我RAG是个啥？要怎么搞？我印象中22年23年，讨论大模型应用，都在讲三个方向。但是随着越来越多的应用被开发出来，RAG相对另外两者稍显走弱。我们组今年甚至几乎没有RAG相关的规划，都还在之前搭的老一套上用。所以，一文搞懂RAG。为了减少的大小，可以先拼接，再总结，再发给大模型进行处理。不过这种用法很少见，一般是把这个小模型直接做在模型层面，和大模型一起做成一个混合模型，并且会做大量的意图识别的训练。
检索增强生成（RAG）技术：实现流程、作用及应用案例
qq_42533357的博客
03-24 6770
在自然语言处理（NLP）领域中，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技术巧妙地结合了信息检索与神经网络生成模型的力量，通过在生成过程中引入相关的外部信息，实现了在大规模知识库基础上的精准、多样且具有上下文关联性的文本生成。RAG技术的目的在于，其关键创新在于打破传统生成模型仅仅依赖自身参数预测输出的限制，转而。这一革新极大地提升了模型在问答、对话系统、文本摘要等多种任务上的表现。
读懂RAG这一篇就够了，万字详述RAG的5步流程和12个优化策略
xx_nm98的博客
05-08 1019
ChatGPT、GLM等生成式人工智能在文本生成、文本到图像生成等任务中表现出令人印象深刻的性能。但它们也存在固有局限性，包括产生幻觉、缺乏对生成文本的可解释性、专业领域知识理解差，以及对最新知识的了解有限。为了克服这些限制，提高模型的能力，有两种主要途径：一种是微调（Fine Tune）来更新模型，另一种是让他们能够与外部世界互动，以不同的形式和方式获取知识。微调固然效果好，可以让模型真正的“学会”一些私域知识。
RAG流程
03-13
以下是RAG的主要工作流程： 1. **输入处理** 用户提供查询或者提示（Prompt），该输入会被编码器转换为向量表示形式以便后续操作。 2. **检索阶段** 使用检索机制（例如密集型检索(Dense Retrieval) 或稀疏型...
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