💡
原文英文，约1700词，阅读约需7分钟。
📝
内容提要
RAG（检索增强生成）结合大型语言模型与外部知识源，提高对话AI的准确性与相关性。本文介绍如何在Python中使用LangChain和Zilliz Cloud等组件构建RAG聊天机器人，包括安装、设置和优化技巧，实现基于自定义知识库的问答功能。
🎯
关键要点
- RAG（检索增强生成）结合大型语言模型与外部知识源，提高对话AI的准确性与相关性。
- RAG管道通常由四个基本组件组成：向量数据库、嵌入模型、大型语言模型和框架。
- 本教程使用LangChain、Zilliz Cloud等组件在Python中构建RAG聊天机器人。
- LangChain是一个开源框架，帮助协调LLMs、向量存储、嵌入模型等的交互。
- Zilliz Cloud是一个完全托管的向量数据库服务平台，支持高性能向量数据处理。
- Anthropic Claude 3 Opus是一个适合复杂推理和细腻对话的高级模型。
- Google Vertex AI text-embedding-004专注于创建高质量文本嵌入，适用于多种自然语言处理任务。
- 通过设置和优化组件，可以构建一个基于自定义知识库的问答功能的聊天机器人。
- 优化LangChain时，关注减少冗余操作和使用缓存以提高系统速度。
- 优化Zilliz Cloud时，使用高效的索引选择和查询调优以提高检索速度。
- Claude 3 Opus的优化包括有效结构化检索结果和使用缓存以减少API调用。
- Google Vertex AI的优化包括减少输入文本冗余和使用批处理生成嵌入。
- RAG成本计算器是一个免费的工具，可以快速估算构建RAG管道的成本。
- 本教程展示了如何将多种前沿技术整合成一个强大的RAG系统。
- 通过学习和实践，用户可以构建、创新和优化自己的RAG应用。
➡️
