太原網(wǎng)站備案現(xiàn)場核驗(yàn),推廣品牌,上海企業(yè)響應(yīng)式網(wǎng)站建設(shè)推薦,企業(yè)網(wǎng)站seo排名RAG#xff08;Retrieval-Augmented Generation#xff0c;檢索增強(qiáng)生成#xff09;架構(gòu)概述。這部分是理解 RAG 系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)的核心內(nèi)容。5.1 RAG 架構(gòu)總體思路RAG 架構(gòu) 檢索#xff08;Retrieval#xff09; 生成#xff08;Generation#xff09;核心目標(biāo)是…RAGRetrieval-Augmented Generation檢索增強(qiáng)生成架構(gòu)概述。這部分是理解 RAG 系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)的核心內(nèi)容。5.1 RAG 架構(gòu)總體思路RAG 架構(gòu) 檢索Retrieval 生成Generation核心目標(biāo)是讓大語言模型LLM能夠基于外部知識回答問題從而實(shí)現(xiàn)知識增強(qiáng)、事實(shí)準(zhǔn)確、可解釋性強(qiáng)的生成。傳統(tǒng)大模型的知識來自預(yù)訓(xùn)練語料無法實(shí)時更新RAG 架構(gòu)通過外部檢索模塊動態(tài)獲取最新資料使生成結(jié)果更加可靠。5.2 RAG 架構(gòu)的基本結(jié)構(gòu)RAG 的架構(gòu)通常分為四層或五層結(jié)構(gòu)┌─────────────────────────────┐ │ 用戶交互層 (UI/API) │ ← 用戶提問、接口調(diào)用 └────────────┬────────────────┘ ↓ ┌─────────────────────────────┐ │ 查詢理解層 (Query Layer) │ ← 分詞、改寫、嵌入向量 └────────────┬────────────────┘ ↓ ┌─────────────────────────────┐ │ 檢索層 (Retrieval Layer) │ ← 向量數(shù)據(jù)庫檢索、重排序 └────────────┬────────────────┘ ↓ ┌─────────────────────────────┐ │ 生成層 (Generation Layer) │ ← 大語言模型生成回答 └────────────┬────────────────┘ ↓ ┌─────────────────────────────┐ │ 知識庫層 (Knowledge Base) │ ← 存儲外部文檔、語料 └─────────────────────────────┘5.3 RAG 架構(gòu)核心模塊解析模塊功能說明1. 數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊文檔切分與向量化把知識源如 PDF、網(wǎng)頁、數(shù)據(jù)庫拆分為小塊chunk生成文本嵌入向量。2. 知識庫模塊向量數(shù)據(jù)庫/索引存儲存儲嵌入向量及原文常用FAISS、Milvus、Chroma、Pinecone。3. 檢索模塊相似度搜索 過濾根據(jù)用戶問題的嵌入向量檢索最相關(guān)的文檔段落。4. 重排序可選優(yōu)化檢索結(jié)果質(zhì)量用 cross-encoder 或 reranker 模型重新打分。5. Prompt 構(gòu)造模塊拼接上下文將檢索結(jié)果 用戶問題拼接成模型輸入模板。6. 生成模塊LLM基于上下文生成回答調(diào)用大語言模型如 GPT-4、Llama3生成最終回答。7. 后處理模塊可選格式化輸出引用來源、高亮關(guān)鍵詞、生成摘要等。5.4 典型RAG數(shù)據(jù)流(Data Flow)[1] 用戶輸入問題 ↓ [2] 將問題向量化 (Embedding) ↓ [3] 在向量數(shù)據(jù)庫中檢索相似文本 ↓ [4] 選取最相關(guān)的上下文 (Top-k) ↓ [5] 將上下文 問題拼接為 Prompt ↓ [6] 輸入到大語言模型生成回答 ↓ [7] 輸出答案 引用來源5.5 RAG 架構(gòu)關(guān)鍵技術(shù)點(diǎn)技術(shù)環(huán)節(jié)核心方法說明文本切分Chunking固定長度、語義分段、句法切分保證檢索粒度合適向量化Embeddingbge-large-zh, text-embedding-3-large生成高維語義表示向量檢索Similarity Search余弦相似度、內(nèi)積、ANN索引快速檢索相似文本重排序Re-rankingCrossEncoder、ColBERT提升上下文質(zhì)量Prompt 構(gòu)造Context Question Instruction控制生成邏輯生成模型LLMGPT, Llama, Qwen, Mistral基于上下文生成回答引用標(biāo)注Source highlighting提升可解釋性5.6 RAG 典型實(shí)現(xiàn)方式架構(gòu)層級實(shí)現(xiàn)示例LangChain文檔加載DocumentLoader.from_pdf(doc.pdf)切分RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size512)向量化OpenAIEmbeddings()存儲FAISS.from_documents(docs, embeddings)檢索retriever.get_relevant_documents(query)生成llm_chain.run({context: context, question: query})5.7 RAG架構(gòu)的變體與優(yōu)化方向類型特點(diǎn)說明Vanilla RAG標(biāo)準(zhǔn)檢索生成最常用形式Re-ranking RAG檢索后重排序提升上下文質(zhì)量Multi-hop RAG多輪檢索與生成支持復(fù)雜問題Graph RAG基于知識圖譜檢索關(guān)系型問答Agentic RAGAgent 自主規(guī)劃檢索和生成具備多步推理能力Streaming RAG流式檢索與生成適用于大規(guī)模文檔5.8 RAG 架構(gòu)的優(yōu)勢與挑戰(zhàn)1.優(yōu)勢?知識可更新修改知識庫即可生效?幻覺減少生成內(nèi)容基于真實(shí)文本?可解釋可提供引用來源?靈活性強(qiáng)適配多領(lǐng)域場景?成本低無需重新訓(xùn)練模型2.挑戰(zhàn)? 檢索質(zhì)量決定回答質(zhì)量Garbage In, Garbage Out? 上下文長度受限Token 限制? 文檔切分策略影響結(jié)果? 多輪問題可能需多步推理? 對多語言、多模態(tài)支持有限5.9 RAG 架構(gòu)發(fā)展趨勢方向描述多模態(tài) RAG支持圖像、表格、音頻等內(nèi)容檢索Graph RAG融合知識圖譜結(jié)構(gòu)化信息Memory RAG與長期記憶結(jié)合支持上下文保持Agentic RAG自主規(guī)劃檢索、判斷何時調(diào)用外部知識混合檢索 RAG結(jié)合語義向量 關(guān)鍵字BM25檢索