关于RAG优化的几个小技巧

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【点击】 加入大模型技术交流群 原文：https://zhuanlan.zhihu.com/p/702196014 一、背景说明 RAG技术为大型语言模型（LLMs）提供了从数据源检索到的信息，以支撑其生成的答案。简而言之，RAG就是搜索加上LLM提示，你让模型在提供的信息上下文中回答问题。查询和检索到的上下文都被注入到发送给LLM的提示中。 传统的建模方式 : 典型的RAG向量化应用程序有两个主要组件： 索引 ：从源中获取数据并对其进行向量化索引。 检索和生成 ：运行时接受用户查询转化成向量化数据，并从索引中检索相关数据，然后将其传递给LLM，生成内容。 实际使用过程中，上面简单的流程经常效果不能满足业务需求，核心问题在于如何检索并处理好传给LLM的内容，下面介绍几种优化思路以及LangChain的实现。 二、优化方法 2.1 多层索引 多层索引技术主要是针对海量的文档检索的 ………………………………