AI大模型RAG进阶应用最佳实战介绍——从架构到技术细节_智普轻言ai rag

高级 RAG 技术：图解概览

本文全面研究了高级检索增强式生成技术 (RAG) 及其算法，系统地整理了各种方法。文章中还包含了我知识库中与提到的各种实现和研究相关的链接集。

由于本文的目的在于概述和解释当前可用的 RAG 算法和技术，所以我不会深入探讨代码实现的细节，仅做简要提及，并推荐阅读丰富的相关文档与教程。

引言

如果您已熟悉 RAG（检索增强生成）概念，请直接跳至高级 RAG 部分。

检索增强生成（Retrieval Augmented Generation，简称 RAG）为大语言模型 (LLMs) 提供了从数据源检索的信息，以此为基础生成回答。简而言之，RAG 结合了搜索技术和大语言模型的提示功能，即模型根据搜索算法找到的信息作为上下文来回答查询问题。无论是查询还是检索的上下文，都会被整合到发给大语言模型的提示中。

2023 年，基于 RAG 架构的大语言模型系统成为最受欢迎的技术。许多产品几乎全依赖 RAG 架构，这包括结合网络搜索引擎和大语言模型的问答服务，以及数以百计的数据交互应用程序。

即使是 向量搜索 领域也因 RAG 的热潮而得到推动，尽管基于嵌入式搜索引擎的技术早在 2019 年就已经运用了 faiss。例如