RAG技术全探索：20种方法源码解读与实践

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检索增强生成（RAG）是一种结合信息检索与生成模型的混合方法。它通过引入外部知识来提升语言模型的性能，从而提高回答的准确性和事实正确性。 基础RAG（Basic RAG） https://github.com/FareedKhan-dev/all-rag-techniques/blob/main/1_simple_rag.ipynb 在简单RAG设置中，我们遵循以下步骤： 数据读取 ：加载并预处理文本数据。 数据分块 ：将数据拆分成更小的块，以提升检索性能。 嵌入生成 ：利用嵌入模型将文本块转换为数值表示。 语义搜索 ：根据用户查询检索相关文本块。 响应生成 ：基于检索到的文本，利用语言模型生成回答。 def   chunk_text (text, n, overlap) :     chunks = []   # Initialize an empty list to store the chunks           # Loop through the text with a step size of (n - overlap)      for  i  in  range( 0 , len(text), n - overlap):          # Append a chunk of text from index i to i + n to the chu ………………………………