[AI] 如何优化Ollama+OpenWebUI部署中的RAG功能

在使用Ollama与OpenWebUI部署局域网内的LLM（大型语言模型）时，我们常常会遇到一些挑战，其中RAG（Retrieval-Augmented Generation）功能的表现尤其令人困扰。本文将分析在部署过程中遇到的挑战，特别是RAG功能效果不理想的原因，并探讨解决方案。

1. 背景：部署LLM AI与RAG功能问题

在将Ollama与OpenWebUI部署到局域网环境中后，用户希望通过RAG功能提升AI模型的响应质量。RAG的核心是结合外部检索的信息来增强生成的内容，但在实际应用中，我们发现RAG的效果并未达到预期。为了解决这一问题，我们进行了多次尝试和调整。

2. 问题分析：为何RAG功能效果不理想？

2.1 向量分割模型不合适？

首先，我们怀疑是否是默认的向量分割（嵌入）模型不适合，导致RAG效果不佳。默认模型可能无法准确地将文本分割成合适的向量，从而影响检索的准确性。为此，我们决定换用nomic-embed-text模型，并查看后台的分割效果。确实，新的向量分割模型改进了分割的效果，但是RAG的整体表现仍然不尽如人意。

2.2 混合搜索与重排模型的问题？

接下来，我们怀疑问题出在检索后的排序过程中。为此，我们启用了混合搜索功能，并尝试引入重排模型。混合搜索能结合多种搜索策略，而重排模型则能够进一步优化候选答案的排序。尽管如此，这一步骤并未显著改善RAG的效果，问题依然存在。

2.3 向量模型不适合中文？

通过多次测试后，我们终于意识到，问题可能出在向量模型本身对于中文文本的适配性上。许多常用的嵌入模型（如nomic-embed-text）可能对中文的处理效果较差，因为这些模型往往是基于英