主要观点总结
本文详细介绍了搭建本地大模型问答知识库过程中所遇到的问题及其解决方案，包括RAG原理、难点及解决方案。文章指出，当前问答知识库还存在准确性和效率问题，寄希望于生成式大语言模型未来的发展。
关键观点总结
关键观点1: RAG原理简介
文章介绍了RAG（Retrieval Augmented Generation）的原理，是使用开源的本地大型语言模型结合RAG方案搭建问答知识库的基础。
关键观点2: 搭建过程中的难点
文章指出了在搭建本地问答知识库过程中遇到的三个主要难点：大模型能力不足、提问的复杂性和文本处理。
关键观点3: 解决方案
文章分享了一些针对上述难点的解决方案，包括使用rerank模型提升embed模型的准确率、上下文压缩和知识库分片处理等。
关键观点4: 总结和期望
文章对目前问答知识库的状况进行了总结，并表达了对未来生成式大语言模型发展的期望。
文章预览
作者： Hcamael @知道创宇404实验室 时间： 2024年8月7日 本文将系统分享从零开始搭建本地大模型问答知识库过程中所遇到的问题及其解决方案。 1 概述 目前，搭建大语言问答知识库能采用的方法主要包括微调模型、再次训练模型以及增强检索生成（RAG，Retrieval Augmented Generation）三种方案。 而我们的目标是希望能搭建一个低成本、快速响应的问答知识库。由于微调/训练大语言模型需要耗费大量资源和时间，因此我们选择使用开源的本地大型语言模型结合RAG方案。经过测试，我们发现 llama3:8b 和 qwen2:7b 这种体量的大语言模型能快速响应用户的提问，比较符合我们搭建问答知识库的需求。 我们花了一段时间，对RAG各个步骤的原理细节和改进方案进行了一些研究，下面将按照RAG的步骤进行讲解。 1. 1 简述RAG原理 首先，我们来讲解一下RAG的原理。假设我
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