使用Azure AI Search和Azure OpenAI实现高效的RAG系统

使用Azure AI Search和Azure OpenAI实现高效的RAG系统

引言

检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)是一种结合了信息检索和文本生成的强大技术，可以显著提高大语言模型的性能和可靠性。本文将介绍如何使用Azure AI Search作为向量存储，结合Azure OpenAI的嵌入和聊天模型，构建一个高效的RAG系统。我们将深入探讨实现过程、代码示例、常见挑战及其解决方案。

主要内容

1. RAG系统概述

RAG系统的核心思想是在生成响应之前，先从知识库中检索相关信息。这种方法可以帮助模型生成更准确、更相关的回答，同时减少幻觉（hallucination）的产生。在我们的实现中，Azure AI Search充当向量存储，存储文档的嵌入表示，而Azure OpenAI则提供嵌入和聊天功能。

2. 环境设置

在开始之前，我们需要设置必要的环境变量：

export AZURE_SEARCH_ENDPOINT="your_azure_search_endpoint"
export AZURE_SEARCH_KEY="your_azure_search_key"
export AZURE_OPENAI_ENDPOINT="your_azure_openai_endpoint"
export AZURE_OPENAI_API_KEY="your_azure_openai_api_key"
export AZURE_EMBEDDINGS_DEPLOYMENT="your_embeddings_deployment_name"
export AZURE_CHAT_DEPLOYMENT="your_chat_deployment_name"

可选的环境变量包括：

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