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RAG优化:python从零实现时间管理大师Self-RAG

大家好!今天我们要聊的是一个让RAG不再“乱来”的神奇系统——Self-RAG!它可不是那种只会机械检索文档的“书呆子”,而是一个懂得“偷懒”、懂得“挑三拣四”的“时间管理大师”!

想象一下,你问AI一个问题,它二话不说就开始翻书,结果翻了一堆没用的文档,最后给你一个驴唇不对马嘴的答案。是不是很崩溃?别担心,Self-RAG来了!它会先问问自己:“这问题需要我翻书吗?”如果不需要,它就直接开动脑筋,省时省力!如果需要,它还会精挑细选,只留下那些靠谱的文档,最后给你一个“有根有据”的答案。

Self-RAG不仅聪明,还懂得“偷懒”,简直是AI界的“时间管理大师”和“质检员”合体!如果你想让你的AI助手不再“乱来”,那就赶紧往下看吧!今天我们就来揭秘Self-RAG的“超能力”,看看它是如何让AI变得更靠谱、更贴心的!

PS:如果你不试试Self-RAG,你的AI助手可能会像气球一样飞走哦!😄

注意
- 1 大家可以提前https://studio.nebius.com/注册一个api,然后获取一个api key,免费1刀,
其他平台薅羊毛也可以,很多可以免费薅羊毛!下文的结果是基于"BAAI/bge-en-icl"

- 2 请提前下载数据
- 3 提前准备好你的环境
- 4 本地嵌入模型搭建 基于本地的模型进行语义嵌入,可以利用FlagEmbedding,可以好好学习下,量大的话api的嵌入还是比较贵的哦!

文章目录

    • Self-RAG 的关键组件
    • 环境设置
    • 从 PDF 文件中提取文本
    • 对提取的文本进行分块
    • 设置 OpenAI API 客户端
    • 简单的向量存储实现
    • 创建嵌入
    • 文档处理管道
    • Self-RAG 组件
      • 1. 检索决策
      • 2. 相关性评估
      • 3. 支持评估
      • 4. 效用评估
    • 响应生成
    • 完整的 Self-RAG 实现
    • 运行完整的 Self-RAG 系统
    • 评估 Self-RAG 与传统

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