当前位置：首页 > wzjs >正文

企业网站数据库设计表青州市住房和城乡建设局网站

wzjs 2025/9/13 19:57:47

企业网站数据库设计表,青州市住房和城乡建设局网站,廊坊360推广方案,html设计简单校园网页代码随着大语言模型（LLM）技术的迅猛发展，单纯依赖模型内部知识回答问题，往往容易出现“知识盲区”或“幻觉”现象。**RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）**成为当前解决这类问题的主…

随着大语言模型（LLM）技术的迅猛发展，单纯依赖模型内部知识回答问题，往往容易出现“知识盲区”或“幻觉”现象。**RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）**成为当前解决这类问题的主流方案之一。

本文将从零开始，全面介绍RAG的工作流程、关键步骤的具体内容和实际应用中推荐的技术及工具，助你快速理解并搭建高效的RAG系统。

什么是RAG？

RAG的核心思想是：在生成回答之前，先从外部知识库中检索相关信息，再将检索到的内容与用户问题一同输入大语言模型，生成基于知识的高质量回答。

它结合了信息检索（IR）和生成模型的优势，既提升了回答的准确性，也增加了系统的可解释性。

RAG的完整流程

用户提问↓
查询理解（意图识别、实体识别、查询扩写）↓
检索（向量检索、关键词检索、混合检索）↓
检索结果后处理（Cross-Encoder重排序、过滤、压缩）↓
上下文构造（拼接问题和相关文档）↓
大语言模型生成答案↓
答案评估与优化（可选）

详细步骤解析

1. 查询理解

目标： 理解用户提问的意图，抽取关键实体，优化检索表达。

意图识别：判断问题类别（如定义、操作流程、对比等），为后续检索调整策略。
实体识别：抽取核心词汇、专有名词（产品名、日期、地名等）。
查询扩写：自动补充同义词或相关词，提升检索召回。

常用技术和工具：

语言模型微调分类器（如BERT、GPT系列）
开源工具：SpaCy、HanLP、LlamaIndex的实体识别模块
零样本分类与重写链（LangChain的PromptChain）

2. 检索阶段

目标： 从知识库中找到与问题最相关的文本片段。

向量检索：基于文本嵌入向量，计算语义相似度。
关键词检索：传统基于关键词匹配和布尔逻辑的搜索。
混合检索：结合关键词和向量检索，提高召回率。

技术推荐：

向量库：FAISS、Qdrant、Weaviate、Chroma
Embedding模型：OpenAI Embedding、百度BGE、GTE、sentence-transformers
关键词搜索引擎：Elasticsearch、Whoosh

3. 检索结果后处理

目标： 提高检索内容质量，控制上下文长度。

Cross-Encoder Reranker（精排）：使用MiniLM、BGE Reranker等模型对Top-K候选文档重新排序，准确选出最相关内容。
过滤：去除无关或重复片段。
摘要压缩：用LLM对文档做摘要，减少冗余信息。

技术推荐：

MiniLM（cross-encoder/ms-marco-MiniLM-L-6-v2）
BGE Reranker（百度开源）
LlamaIndex中的Rerank和ContextCompressor模块
LangChain的CohereRerank

4. 上下文构造

目标： 将用户问题和检索到的文档内容拼接成Prompt，供大模型生成。

格式设计应清晰，通常包括角色设定、问题描述、上下文内容
控制上下文长度，避免超过模型最大输入限制
提示设计可以指定回答风格、格式（如JSON、步骤列表等）

示例模板：

你是一位专业的财务顾问，请根据以下内容回答问题：问题：
{user_question}相关信息：
1. {chunk1}
2. {chunk2}
...请详细回答。

技术推荐：

LangChain的PromptTemplate和ChatPromptTemplate
LlamaIndex的PromptHelper

5. 大语言模型生成答案

目标： 结合上下文，生成准确、自然的回答。

选择适合业务需求的模型（本地开源或API）
对模型参数（temperature、max tokens等）进行调优
支持多轮对话时，构建对话历史

推荐模型：

OpenAI GPT系列（如GPT-4o、GPT-4）
开源模型：Mistral-7B、Qwen-7B、Mixtral-8B、ChatGLM、BloomZ等
支持微调的基础模型，结合LoRA轻量调优

6. 答案评估与优化（可选）

目标： 自动评估生成结果的准确性、完整性和可读性，辅助迭代优化。

使用LLM进行faithfulness（忠实度）评估
基于指标（ROUGE、BLEU、F1）结合人工标注
实现自动化的评测流水线（如RAGAS、QAEvalChain）

推荐工具：

LlamaIndex Eval模块
LangChain Eval
结合GPT-4做自动评分

实践中推荐的技术框架和工具

环节	推荐技术和库
查询理解	SpaCy、HanLP、LangChain、LlamaIndex
向量检索	FAISS、Qdrant、Weaviate、Chroma
Embedding	OpenAI Embedding、BGE、sentence-transformers
精排	MiniLM Cross-Encoder、BGE Reranker、Cohere Rerank
Prompt构造	LangChain PromptTemplate、LlamaIndex PromptHelper
生成模型	OpenAI GPT系列、本地 Mistral、Qwen等
答案评估	LlamaIndex Eval、LangChain Eval、RAGAS