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96SEO 2026-06-07 11:08 7
哎呀，咱就是说这RAG啊，听起来挺高大上的，但其实也没那么复杂。别kan它一步一个脚印的，咱就跟老朋友唠唠嗑，顺便把这句向量到RAG的路径给捋清楚了。
一、咱们先得把资料准备好你别以为大模型是万Neng的，它可不是什么dou会的。咱得先给它提供一些“饭菜”，让它Neng吃饱喝足，然后才Neng发挥作用。这“饭菜”呢，就是你的文档资料啦。Ke以是各种各样的，比如公司规章制度、产品说明书、客户聊天记录等等。
准备好了文档之后咱们还得把它给“处理”一下。这个处理过程就叫“清洗与切片”。
为什么要切片呢？这你肯定要问了：“为什么要把一本书切成小段？” 哈哈，这就像你给一个小朋友kan一堆积木一样，Ru果一下子给他一大堆，他肯定搞不清楚怎么玩。把文档切成小段子之后呢，就方便大模型去理解啦。而且呀，大模型嘛，它那记忆力也不太好，对吧？一次性塞进去太多信息会迷糊。
怎么切片呢？这就得用一个“切片器”啦！这个切片器会把你的文档按照一定的规则分割成一个个的小段落。每个小段落就相当于一个独立的知识单元。
二、把文字变成数字——句向量好啦好啦，咱们准备好了文档和切片器了！接下来呢？关键一步来了——把这些文字变成数字！ 这就是的作用啦！ 别被这个名字吓到了！ 它其实hen简单易懂。
想象一下：你想让电脑也Neng理解文字的意思一样。那就要给文字赋予一些数字标签啦！ 不同的文字意思相近的句子就会有相似的数字标签。这就是Zuo的！它Ke以把句子转换成一个高维度的向量。 这个向量Neng够捕捉到句子的语义信息哦！
有了咱们就Ke以用数字来表示文档的内容了！是不是hen神奇？
三、建立知识库——向量数据库有了咱们还得找个地方存放这些向量啊！ 这就得用到“向量数据库”啦！ 把它想象成一个超级强大的图书馆，专门用来存放的场所。 里面的每一个位置dou对应着一段文档的内容。
这个向量数据库可不是随便什么数据库douNeng用的哦！ 它需要专门的支持功Neng的那种数据库。这样才Neng快速地找到与用户问题相关的文档片段。
四、RAG系统的核心流程——检索增强生成 用户提问用户提出问题：“公司报销流程是怎么样的？”
检索调度器会接收到这个问题后 将其转换成，然后在我们的向量数据库中查找与这个问题Zui相似的句子/段落。这一步叫ZuoVector Search ，速度hen快但精度可Neng不够高。
重排序 ** Ru果你的文档量比较大或者对结果要求比较高的话Ke以增加这一步 。使用一个特殊的模型来对检索到的片段进行重新排序.它会对每个片段和问题进行分析,给出相关性评分,然后只保留得分Zui高的几个片段. 提示词组装将选取的相关片段和用户的问题组合成一个完整的提示词，然后发送给大型语言模型。 例如： “你是一个专业的财务助手,请根据以下信息回答用户的问题。 参考资料: ... 用户问题: 公司报销流程是怎么样的?”
生成大型语言模型接收到提示词后,根据提示词和参考资料生成答案.
五、RAG系统的优势在哪里？哎呀,咱就不吹牛了,RAG真的厉害! 它Ke以解决LLM的一些痛点:
知识geng新: RAG Ke以随时添加新的数据源, 让 LLM 的知识库保持Zui新状态. 不再是闭环学习导致的知识停滞。
数据隐私: RAG Ke以访问私有数据源, 而不需要将数据上传到云端. 所以不用担心隐私泄露的问题.
可解释性: RAG Ke以提供答案来源, 这有助于提高答案的可信度.
六、一下从 到 RAG 的路径其实hen简单: 准备数据 -> 清洗切片 -> 生成句子/段落的 -> 构建知识库 -> 用户提问 -> 检索 -> 重排序 -> 生成答案.
你kan怎么样？没那么难吧？只要掌握了这些步骤和原理, 你就Neng轻松地搭建自己的 RAG 系统啦!
下回咱们就开始动手实践咯! 敬请期待!
对了呀,记住一点儿：在训练你的时使用的模型版本必须和你在查询时使用的版本完全一致哦! 这是非常重要的!
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