检索增强生成(RAG)全流程
时间: 2025-06-28 07:13:17 AIGC 浏览: 24
### 深入理解检索增强生成(RAG)全流程
#### 1. 构建高质量的知识库
为了克服大型语言模型在长尾知识、数据时效性和私有数据等方面的局限性,构建一个高质量的知识库至关重要。这一步骤涉及收集并整理各种类型的文档资料,包括但不限于网页内容、书籍章节、研究报告等,并将其转化为结构化形式以便后续处理[^3]。
#### 2. 文档预处理与索引建立
对于获取到的不同格式文件(如PDF),需先进行解析转换为纯文本或其他易于操作的形式;接着采用诸如Elasticsearch这样的搜索引擎工具或是基于向量相似度匹配的技术来创建高效的索引机制,从而加速查询过程中的信息定位速度和精度。
#### 3. 查询理解和上下文提取
当接收到用户的自然语言请求时,系统会对其进行语义分析以明确意图所在,并从中抽取关键概念作为下一步搜索的基础条件。此阶段可能还会结合历史对话记录等因素综合考量,确保能够精准捕捉当前话题背景下的特定需求[^4]。
#### 4. 外部资源检索
利用之前准备好的索引设施执行针对性强的有效查找工作——即针对经过理解加工后的询问要点,在已有的大规模外部数据库里挑选出最贴切的相关条目集合。这部分功能由专门设计的“搜索器”组件负责完成,其性能直接影响到最后输出质量的好坏程度[^2]。
#### 5. 结果整合优化及响应生成
成功找到若干候选片段之后,接下来的任务就是把这些离散的信息单元按照一定逻辑顺序组合起来形成连贯完整的表述。在此基础上还可以进一步引入编辑润色手段提高表达效果。最终得到的结果会被送至预先配置好参数设定的语言模型实例那里等待最后合成答复文字。
```python
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.schema.runnable import RunnablePassthrough
from langchain.schema.output_parser import StrOutputParser
llm = ChatOpenAI(model_name="gpt-3.5-turbo", temperature=0)
rag_chain = (
{"context": retriever, "question": RunnablePassthrough()}
| prompt
| llm
| StrOutputParser()
)
query = "What did the president say about the business?"
response = rag_chain.invoke(query)
print(response)
```
上述代码展示了如何定义一个简单的`rag_chain`管道用于实际应用中接收用户提问并通过调用相应模块依次完成各环节任务直至给出满意答案的过程。
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