原创 Paper | LLM检索增强生成(RAG)的基本原理和实现

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作 者：0x7F@ 知道创宇404实验室 时间： 2025年2月17日  1. 前言 参考资料 随着 LLM (Large Language Model)技术的快速发展，智能聊天机器人和自然语言处理(NLP)领域也上升到了一个新的高度，计算机可以「理解」人类的书写和说话方式，并依靠模型内部的知识解答问题；伴随着 Meta AI 的研究人员提出的检索增强生成(RAG)技术，即不用训练就可以扩展模型的知识储备，为基于 LLM 构建定制化的知识库提供了可行的方案。 本文就检索增强生成技术的基本原理进行介绍，并使用代码演示 RAG 技术在构建知识库方面的应用实施。 本文实验环境： Ubuntu 22.04 + 4090/24GB Anaconda Ollama 0.5.1 Llama-3.1-8B-Instruct (language model) bge-large-en-v1.5 (embedding model) bge-large-zh-v1.5 (embedding model)  2. RAG的原理 参考资料 在引入检索增强生成技术前，我们来看看使用 LLM 基础模型来搭建知识库有哪些方案 ………………………………