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文章大纲
- 知识库增强与外部API集成：HTTP节点与检索增强生成实战
- 4.3.2 知识库增强与外部API集成（代码示例：HTTP节点与检索增强生成）
- 1. 核心挑战与优化目标
- 1.1 技术瓶颈分析
- 1.2 设计目标
- 2. 关键技术方案
- 2.1 知识库增强架构设计
- 2.2 HTTP服务节点设计
- 3. 实战性能数据
- 3.1 `金融知识库`测试结果
- 3.2 硬件资源消耗对比
- 4. 完整实现框架
- 4.1 知识库构建流程
- 4.2 `RAG与API集成示例`
- 5. 关键优化技术
- 5.1 混合检索策略
- 5.2 安全防护设计
- 6. 未来演进方向
知识库增强与外部API集成：HTTP节点与检索增强生成实战
4.3.2 知识库增强与外部API集成（代码示例：HTTP节点与检索增强生成）
随着大语言模型（LLMs）在产业应用中的普及，如何将模型能力与企业知识库及外部服务深度结合成为关键挑战。
- 本节通过实战案例解析
知识库增强（Retrieval Augmented Generation，RAG）与API集成的核心技术，并提供可复现的代码框架与性能数据。知识库增强（Retrieval Augmented Generation，RAG）是一种结合了信息检索和生成式模型的技术，旨在提高生成式人工智能系统回答的准确性、相关性和可靠性。- 知识库增强原理
- 传统的生成式模型（如 GPT 系列）是
基于其预训练阶段学到的大量文本数据来生成回答。但这些模型的知识更新往往受限于训练数据的时间范围，
- 传统的生成式模型（如 GPT 系列）是