如何通过简单的RAG增强大型语言模型
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原文英文，约1400词，阅读约需6分钟。
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内容提要
本文讨论了使用Aerospike Vector Search (AVS)进行语义搜索和大型语言模型 (LLM)进行响应生成的RAG应用的实现。文章涵盖了检索和分块数据的过程，生成和存储向量，以及构建应用的前端和后端。作者还分享了在实施过程中遇到的一些见解和挑战。RAG有潜力提升用户互动，并提供实时的、与上下文相关的响应。
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关键要点
- RAG（检索增强生成）通过外部数据源提供上下文，帮助大型语言模型（LLM）生成更准确和相关的响应。
- 使用Aerospike Vector Search（AVS）进行语义搜索，并利用LLM生成用户问题的响应。
- 数据检索的第一步是识别要检索的数据，作者选择了Aerospike文档，并使用网络爬虫抓取内容。
- 文档需要被分块，每个块应保持上下文，避免打断单独的思想。
- 生成向量嵌入需要使用嵌入模型，向量捕捉每个块的语义含义。
- 使用Nomic AI的嵌入模型生成向量，并将其存储在Aerospike Vector Search中。
- 前端使用React构建，允许用户输入查询并与后端通信。
- 后端使用Python和FastAPI构建，处理用户查询并生成响应。
- 在内容分块时需要调整，以确保检索的上下文适合LLM的上下文窗口。
- 提示工程比预期更复杂，需要多次迭代以获得可靠的高质量响应。
- RAG为动态数据环境提供可扩展的解决方案，推动创新并增强用户互动。
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