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RAG 教程笔记（Task01）
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原文中文，约4000字，阅读约需10分钟。
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内容提要
RAG（检索增强生成）是一种结合信息检索与大语言模型的人工智能框架，通过从知识库中检索相关信息，提高回答的准确性和可靠性。其工作流程包括知识库构建和在线检索生成，有效解决了大语言模型知识过时和缺乏领域知识的问题，适用于智能客服和企业知识库等场景。
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关键要点
- RAG（检索增强生成）是一种结合信息检索与大语言模型的人工智能框架。
- RAG 的工作原理是先从知识库中检索相关信息，再由大语言模型生成答案。
- RAG 解决了大语言模型知识过时和缺乏领域知识的问题。
- RAG 的工作流程包括知识库构建和在线检索生成。
- 知识库构建包括文档加载、切分、向量化和存储。
- 在线检索生成包括检索、增强和生成步骤。
- RAG 的主要优势包括答案准确性高、知识可更新、成本效益和可溯源性。
- RAG 适用于智能客服、企业知识库、学术研究和专业领域顾问等场景。
- RAG 与微调的区别在于 RAG 提供外部知识，而微调改变模型权重。
- RAG 系统的评估包括检索质量和生成质量。
- 当前主流的 RAG 文档加载器包括 PyMuPDF4LLM、TextLoader、DirectoryLoader 等。
❓
延伸问答
RAG的工作原理是什么？
RAG的工作原理是先从知识库中检索相关信息，再由大语言模型生成答案。
RAG有哪些主要优势？
RAG的主要优势包括答案准确性高、知识可更新、成本效益和可溯源性。
RAG适用于哪些场景？
RAG适用于智能客服、企业知识库、学术研究和专业领域顾问等场景。
RAG与微调有什么区别？
RAG侧重于为LLM提供外部知识，而微调则改变模型权重以适应特定任务。
如何构建RAG系统的知识库？
构建RAG系统的知识库包括文档加载、切分、向量化和存储等步骤。
RAG系统的评估标准是什么？
RAG系统的评估包括检索质量和生成质量。
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