如何构建本地RAG系统教程

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本文详细介绍如何利用Python和大型语言模型（LLM）构建一个检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）系统。该系统包括完整的数据处理，向量数据库，前端以及后端结构，能够从个人文档中学习知识，并在无需GPU的情况下于笔记本电脑上运行。 1. 引言 自然语言处理（NLP）是人工智能领域研究机器与人类语言交互的学科。NLP的巅峰目前当属大型语言模型（LLM）的出现。LLM在海量文本数据上进行训练，能够学习语言模式和变体。“语言模型”一词随着深度学习和神经网络的兴起而普及。特别是2018年，谷歌引入了基于Transformer架构的模型，极大地提升了NLP模型的性能（例如谷歌的BERT和OpenAI的GPT）。 如今，LLM通常用于文本到文本任务或“文本生成”（如翻译、摘要、聊天机器人和虚拟助手，甚至撰写整本书）。这催生了生成式人工智能（GenAI）的兴 ………………………………