RAG 与知识库图文讲义2656 字

如何实现一个RAG架构

·全库 54 / 611

《如何实现一个RAG架构》共 14 页、0.3 万字,通篇围绕 向量、RAG、检索、量化 展开,归在「RAG 与知识库」这一层。

覆盖向量RAG检索量化上下文数据库

适合手上有一堆资料,要把它变成能问答的知识库的人

目录骨架(8 节)
  1. 如何从零开始,亲手搭建一个 RAG 架构
  2. 我们面临的挑战:大语言模型的“幻觉”
  3. 我们的建造计划
  4. RAG 架构核心蓝图:两大流程
  5. 建造步骤 2:建立“知识索引”-向量化与存储
  6. 核心代码解析 1:‘embed 函数
  7. create_db 函数
  8. 建造步骤 3:启动“搜索引擎”—查询与召回

原 PDF 已逐页还原成图,共 14 页,这里先放前 3 页,其中 2 页识别出了标题。右侧文字由 OCR 按版面重排,可能有个别错字,以图为准;点图可全屏放大。

本讲义目录 · 3 页
  1. 01如何从零开始,亲手搭建一个 RAG 架构
  2. 02我们面临的挑战:大语言模型的“幻觉”
  3. 03我们的解决方案:检索增强生成(RAG…
011 / 3
第 1 页:如何从零开始,亲手搭建一个 RAG 架构
第 1 页

如何从零开始,亲手搭建一个 RAG 架构

一份写给程序员的“真理引擎”建造指南

022 / 3
第 2 页:我们面临的挑战:大语言模型的“幻觉”
第 2 页

我们面临的挑战:大语言模型的“幻觉”

请帮我写一个程序

当然,我在网上搜到了这些内容. [一段虚构的代码]

幻觉

即大语言模型在回答时, 可能会一本正经地‘发明’事实。

[错误的统计数据]

[虚假引用来源 A ]

[错误的的统数据]

[拼凑的逻辑片段]

033 / 3
第 3 页
第 3 页

我们的解决方案:检索增强生成(RAG…

我们的解决方案:检索增强生成(RAG)

用户提问

令狐冲领悟了 什么魔法?

RAG 架构通过从我们自己的知识库中检索相关信息, 来为大模型的回答提供事实依据,从而大幅减少幻觉。

RAG 引擎

data.txt

令狐冲在思过崖上领悟了 独孤九剑的奥秘,包括‘总 诀式”等,这并非魔法,而是 一种高深的剑法原理。

核实过

资料里没有你的场景?

把你手上的数据和想解决的那个环节发上来,我们按具体情况回,不复述方法论。

发布需求