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基于LLM模型的RAG应用开发逐步指南 - 第三部分 - 上下文搜索与注入
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原文英文，约1100词，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文介绍了基于LLM模型的RAG应用开发，重点在于通过向量搜索找到合适的上下文。使用句子嵌入生成问题向量，并通过相似度查询获取相关文档。上下文注入显著提升了模型回答质量，强调了开发细节和验证结果的重要性。
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关键要点
- 本文介绍基于LLM模型的RAG应用开发。
- 使用向量搜索机制找到与问题最相关的上下文。
- 生成问题的句子嵌入以进行相似度查询。
- 上下文注入显著提升模型回答质量。
- 使用VECTOR_DOT_PRODUCT和VECTOR_COSINE进行相似度计算。
- 通过查询获取与问题相关的文本，而不是仅发送向量化的问题。
- 上下文的选择对模型回答的准确性至关重要。
- 开发RAG应用需要关注细节和验证结果。
- 需要考虑使用的LLM模型、嵌入模型和文档划分方式。
- 确保应用提供准确答案以避免法律和信任问题。
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