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RAG(Retrieval-Augmented Generation)其实就是结合了检索生成,核心流程分为 检索(Retrieval)生成(Generation) 两大阶段,通过外部知识库增强生成式模型的准确性和可靠性。

流程其实也很简单,如下图:

关于RAG的基本概念的介绍,可以参考:

RAG(检索增强生成)快速入门

本篇通过一个快速示例演示RAG的实现。

本篇的开发环境

因为本篇旨在演示RAG的快速实现,所有使用的都是比较小型的模型,实际应用和开发可以选取大的模型,这样的效果会比较好。

  • 嵌入模型:all-MiniLM-L6-v2, 用于将文本转换为向量,向量维度384
  • 自然语言模型:Qwen2.5-0.5B-Instruct
  • 向量数据库: LanceDB
  • 开发语言: Python
  • 开发IDE: VS Code

实现目标

假如有以下文本内容:

     "熊猫是中国的国宝,主要栖息在四川山区。","长城是古代中国建造的军事防御工事,全长超过2万公里。","量子计算利用量子力学原理进行信息处理,相比经典计算机有显著优势。"

现在需要通过RAG获取 “熊猫栖息地?”的答案。

实现步骤

通过嵌入模型获取文本的向量

model = SentenceTransformer('sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2')
documents = ["熊猫是中国的国宝,主要栖息在四川山区。","长城是古代中国建造的军事防御工事,全长超过2万公里。","量子计算利用量子力学原理进行信息处理,相比经典计算机有显著优势。"
]
# 获取嵌入向量
embeddings = model.encode(documents)
vector_dim =  len(embeddings[0]) #获取向量的维度,这里是384

上面三句话的向量是3个维度是384的数字的数组,如下所示:

http://www.dtcms.com/wzjs/114301.html

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