如何构建出更好的大模型RAG系统？

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ChatGPT爆火之后，以ChatPDF为首的产品组合掀起了知识库问答的热潮。 在过去一整年中，大多数人都在完成RAG系统到高级RAG系统的迭代升级。但是技术发展是迅速的，如何深入了解RAG的发展，做出更好的RAG系统，其实还是非常困难的。 大模型爆火后的RAG系统发展，大体可以将其分为3个阶段，初级、高级、超级。初级阶段更多的是搭建起系统的pipeline；高级阶段是在召回生成 侧 修修补补，根据badcase反推流程上的优化技巧；超级对应了从Agentic RAG、RAG不存在了、多模态RAG、结构化RAG、GraphRAG、MemoryRAG等技术飞速发展的阶段。 S1 初级RAG S1阶段处于23年元旦前后，最先在Github出现了一批尝试去复现chatpdf的项目，他们通过对知识库文档进行定长分块建立索引。然后使用用户query去索引中召回相关的文档片段，结合预定义的prompt模板，让LLM生成问题相关的答案 ………………………………