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从零开始构建简单检索增强生成（RAG）系统的七个步骤
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原文英文，约2200词，阅读约需8分钟。
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内容提要
本文介绍了构建检索增强生成（RAG）系统的七个步骤，包括数据预处理、文本分块、生成向量嵌入、检索信息、结合上下文、生成答案及完整流程运行，以提高大型语言模型（LLM）的回答准确性。
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关键要点
- 本文介绍了构建检索增强生成（RAG）系统的七个步骤。
- RAG系统由检索器和生成器两部分组成，检索器从知识库中提取相关文本，生成器将这些文本转化为自然语言答案。
- 第一步是数据预处理，使用自己的数据来减少模型的幻觉现象，提高回答的准确性。
- 第二步是将文本分块，以便模型能够处理有限的文本量，通常每块300到500个单词。
- 第三步是创建和存储向量嵌入，将文本块转换为数字形式，以便计算机理解。
- 第四步是检索相关信息，将用户的问题转换为数值形式并进行相似性搜索。
- 第五步是将检索到的上下文合并，以便为模型提供完整的信息。
- 第六步是使用大型语言模型生成答案，将上下文与用户查询结合。
- 第七步是运行完整的RAG流程，从数据加载到生成最终答案。
- RAG系统弥补了大型语言模型已知信息与不断变化的信息之间的差距。
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延伸问答
构建RAG系统的第一步是什么？
第一步是数据预处理，使用自己的数据来减少模型的幻觉现象，提高回答的准确性。
RAG系统的检索器和生成器分别有什么功能？
检索器从知识库中提取相关文本，生成器将这些文本转化为自然语言答案。
如何将文本转换为向量嵌入？
使用工具如SentenceTransformers将文本块转换为数字形式的向量嵌入，以便计算机理解。
RAG系统如何提高大型语言模型的回答准确性？
RAG系统通过从外部信息源提取数据，结合上下文来生成更准确和最新的回答。
在RAG系统中，如何检索相关信息？
用户的问题被转换为数值形式，并进行相似性搜索以找到最接近的文本块。
RAG系统的完整流程包括哪些步骤？
完整流程包括数据预处理、文本分块、生成向量嵌入、检索信息、结合上下文、生成答案及运行流程。
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