RAG系统，即一种结合检索和生成的智能问答系统。它通过文本分块、生成嵌入、向量数据库存储等步骤，将外部知识与大语言模型相结合，实现高效的知识检索和自然的语言生成，为用户提供准确、全面且贴心的回答。
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RAG系统介绍
RAG系统是一个“知识管家”，通过“检索+生成”模式，从海量外部资料中提取有用信息，并利用大语言模型整理成清晰自然的回答，让智能问答变得温暖又靠谱。 -
核心环节拆解
- 文本分块：将大文档拆成小块，便于处理和查找重点，因为文档过大难以处理，模型有长度限制，且有助于精准定位内容。
- 生成嵌入：为每个文本块生成嵌入向量，相当于给每页书贴上“标签”，便于后续快速匹配。
- 向量数据库存储：建立“记忆仓库”，存储文本块的嵌入向量、原始内容和附加信息，方便知识更新和检索。
- 用户输入查询：用户输入问题，开启查询阶段。
- 查询向量化：将用户问题也变成数字指纹，以便与数据库中的文本块匹配。
- 检索相似块：在向量数据库中找到与问题最相似的文本块，通常使用“近似最近邻搜索”方法。
- 结果重排序（可选）：对检索出的文本块进行排序，挑选最贴切的答案，但并非所有系统都会执行此步骤。
- 生成最终响应：将挑选好的文本块交给大语言模型，生成准确自然的回答。
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RAG系统优势
- 知识新鲜：可随时更新数据库，确保答案不过时。
- 回答靠谱：检索机制保证回答的准确性。
- 用途广泛：适用于智能客服、学习助手等多种场景。
