RAG系统优化实战：如何提升知识检索准确率的核心技巧，大模型入门到精通，收藏这篇就足够了！

今天我们探讨一个话题，经典RAG流程在落地过程中有哪些关键问题需要我们考虑。

接下来我将介绍经典RAG流程的核心部分，该流程主要分为知识更新和知识检索两个环节。

首先讲解知识更新环节：

1. 数据预处理：我们会获取原始数据，这些数据可能存在格式混乱的情况，因此需要进行格式解析，将其转换为所需的文件格式。

2. 数据切割：由于原始文件体积较大，不利于后续处理，我们需要将其切割为更小的知识片段。

3. 向量化处理：为了便于检索，需要将这些文本知识转化为向量表示，即将其转换为数值形式。

4. 向量存储：最后将这些向量化后的知识存入向量数据库。

接下来是知识检索环节：

1. 问题处理：当用户提出问题后，同样需要对该问题进行向量化处理。

2. 向量检索：使用向量化后的问题在向量数据库中进行检索，可采用多种检索算法，如基于向量相似度的算法。

3. 结果精炼：初步检索结果可能包含10个相关文档，但这些结果可能存在噪声或无关内容，需要通过重排序算法进行筛选和整理。

4. 结果整合：筛选出最相关的3个文档后，结合用户原始问题构建新的提示词。

5. 大模型处理：将构建好的提示词输入大模型进行加工处理，最终生成用户所需的答案。

在RAG流程中，需要重点关注以下几个关键点：

1. 文件解析：原始数据格式多样（如PDF可能包含文字、表格、图片等），处理这些数据是重要难点。

2. 文件切割：切割质量直接影响知识库的准确率，需要根据数据特点、知识特性和查询需求进行针对性测试，以确定最佳切割方案。

3. 向量化处理：将文本知识转化为向量表示，这是后续检索算法的基础。

4. 知识入库：相对简单的步骤。

5. 检索算法：算法选择直接影响知识库的准确率，需要通过测试确定最适合当前产品的算法。

6. 结果处理：初步检索结果需要经过重排序等处理，以筛选出最相关的内容。

其中，蓝色标注的步骤表示难度较大，需要重点关注；绿色标注的步骤表示重要性高但难度适中。

由于数据中可能存在噪声，若直接将这些噪声输入大模型进行生成，势必会影响知识库的准确率。因此，我们需要进行知识重训练。这种训练算法的主要作用是去除不相关数据或噪声，其重要性不言而喻。虽然实现难度不高，但需要重点关注。

在获取相关知识和用户原始问题后，需封装出关键的seed parameter。这一步骤虽然难度不大，但至关重要。随后，我们将这个prompt输入大模型进行生成即可。

整个流程中，所有标注为“关键”的环节都需要特别注意。这些环节不仅重要性高，而且实现难度也相对较大。

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