AutoGen 检索增强生成（RAG）功能解析

已于 2024-09-02 21:11:50 修改
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分类专栏： FastGPT、Dify、多Agent协作部署、使用以及重构 文章标签： AutoGen 检索增强生成 RAG 人工智能 机器学习
于 2024-09-01 11:09:05 首次发布
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目录

一、什么是检索增强（RAG） ？

二、AutoGen 检索增强（RAG）

三、实例

本文主要对 AutoGen 检索增强生成（RAG）功能进行解析，并通过两个实例来说明。

一、什么是检索增强（RAG） ？

检索增强生成 (RAG) 是大模型的一种扩展技术，它将大模型与外部知识检索相结合，以提高生成的响应的质量和相关性，例如：FastGPT。

RAG架构图如下所示。

主要流程如下所示：

（1）用户（User）提出问题（Query）;

（2）在数据库（Data Source）中查询与问题（Query）相关的内容，这些内容将作为 LLM 的上下文（Text），将问题（Query）和上下文（Text

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