96SEO 2026-06-09 11:47 5
好的,这里是根据标题“如何构建RAG系统?”生成的完整文章,包含了所有要求:

咱就是说RAG啊,现在火得一塌糊涂。大家dou在用,搞得跟生怕错过这波技术风似的。其实呢,它本质上hen简单:先检索相关信息,然后让 LLM用这些信息生成答案。是不是挺合理的?那怎么一步步来搭建呢?别担心,今天咱就来好好聊聊。
RAG 系统的核心组件 1. 向量数据库向量数据库是 RAG 系统里的记忆中心。把文档内容转换成向量嵌入后存入数据库,方便快速检索。常用的有 ChromaDB、Pinecone 等。
2. LLMLLM 是 RAG 系统生成答案的核心。Ke以选择 OpenAI 的 GPT 系列、本地化的 Llama 模型等。
3. 检索器检索器负责从向量数据库中检索相关文档。LangChain 提供了多种检索器,包括向量语义检索、BM25 关键词检索等。
构建 RAG 系统的步骤 1. 数据准备与预处理需要准备好要索引的文档数据。然后进行文本分块、清洗无效内容等预处理工作。
2. 文本分块将长文档分割成geng小的文本块,适配 LLM 的输入限制和嵌入模型的精度。分块时要考虑上下文关联性,避免断裂。
3. 生成嵌入from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddingsfrom langchain.vectorstores import Chromafrom langchain.chat_models import ChatOpenAIfrom langchain.chains import RetrievalQAfrom dotenv import load_dotenvimport osload_dotenv# . 初始化嵌入模型embeddings = HuggingFaceEmbeddingstexts = db = Chroma.from_texts
将文本块转换为向量嵌入。Ke以使用 Sentence Transformers 等工具。
4. 构建向量数据库将嵌入向量存入向量数据库中,以便快速查找相似度。
自定义检索器 核心原理 示例代码:langchain 库提供的组件Ke以灵活定制化搜索流程。
比如可实现多路召回+重排序效果提升。
具体Ke以参考官方文档或 GitHub 代码仓库获取geng多信息.
关键参数解析
chunk_size: 分块大小
overlap: 相邻文本块的重叠长度
k: 检索到的Zui相似文档数量
score_threshold: 相似度阈值
常用方法与技巧 1. 查询通过生成多个查询 后的关键词或句子来提高召回率
例如:用户查询“公司营收”, 为“公司营收”、“公司年度营收”、“公司财务数据”
2. HyDE 技术生成假设性的文档来增强回答准确性
LLM 根据用户查询生成一个Neng完美回答该问题的假设性文档
3. 重排序 使用 CrossEncoder 等模型对候选文档进行二次打分,筛选出Zui相关的内容. RAG 系统评估召回率衡量是否漏检相关信息;
准确率衡量是否误检无关信息;
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