使用Dify和Milvus构建检索增强生成（RAG）
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原文英文，约2500词，阅读约需9分钟。
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内容提要
检索增强生成（RAG）是一种利用大型语言模型（LLM）回答用户查询的技术。通过Dify和Milvus，用户可以轻松构建RAG系统，Dify简化组件设置，Milvus提供向量数据库的存储与检索功能。RAG通过提供相关上下文，降低LLM产生错误信息的风险，从而提高回答的可靠性。
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关键要点
- 检索增强生成（RAG）是一种利用大型语言模型（LLM）回答用户查询的技术。
- RAG允许企业利用内部知识库（如文档、报告等）来回答用户问题。
- 实现RAG需要一定的技术知识，Dify和Milvus可以简化这一过程。
- RAG通过提供相关上下文来降低LLM产生错误信息的风险，提高回答的可靠性。
- RAG系统包含三个主要组件：检索、增强和生成。
- Dify是一个开源平台，简化了RAG系统的组件设置，提供低代码工作流。
- Milvus是一个开源向量数据库，适合用于RAG应用，支持相似性搜索。
- 在构建RAG应用之前，需要设置向量存储、嵌入模型和LLM。
- 使用Dify可以轻松自托管应用，确保对私有数据的控制和安全。
- 通过Dify和Milvus，用户可以快速构建RAG应用，提升LLM生成的回答质量。
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