搭建 RAG 系统的技巧和策略

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本文作者  | Yuan Shaozu 【导读】 RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种结合检索和生成的混合系统，在当前大模型的实际应用中具有重要意义。以下是我在之前分享的一些RAG搭建技巧和策略，供大家学习和参考。由于实验是在企业数据上进行验证的，因此不展示具体数据，仅进行技巧上的探讨。 RAG优势 通过结合检索和生成的优势，RAG显著提高了LLM答案的准确性、相关性和可解释性，并减少了幻觉现象。尽管LLM在处理长文本方面的能力不断增强，但在短期内，RAG的优势依然不可替代。 RAG框架流程 可以大致概括为4个部分：1）文档切分入库；2）问题处理；3）召回；4）大模型生成。 RAG文档切分入库 切分入库是RAG文档解析的第一步，通常可以使用现成的Python工具来实现，LangChain也提供了相关集成。对于多模态数据，可以采用OCR或VLLM等技术来解析其中的 ………………………………