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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
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
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本文介绍基于LLM模型的RAG应用开发。
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使用向量搜索机制找到与问题最相关的上下文。
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生成问题的句子嵌入以进行相似度查询。
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上下文注入显著提升模型回答质量。
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使用VECTOR_DOT_PRODUCT和VECTOR_COSINE进行相似度计算。
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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。
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上下文的选择对模型回答的准确性至关重要。
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开发RAG应用需要关注细节和验证结果。
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需要考虑使用的LLM模型、嵌入模型和文档划分方式。
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确保应用提供准确答案以避免法律和信任问题。
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延伸问答
如何使用向量搜索找到与问题相关的上下文？
通过生成问题的句子嵌入，然后使用VECTOR_DOT_PRODUCT或VECTOR_COSINE进行相似度查询，以找到与问题最相关的文本。
上下文注入对模型回答质量有什么影响？
上下文注入显著提升了模型的回答质量，使得回答更加具体和准确。
在开发RAG应用时需要考虑哪些关键因素？
需要考虑使用的LLM模型、嵌入模型、文档划分方式以及结果验证等因素。
如何生成问题的句子嵌入？
使用句子嵌入模型，如sentence-transformers，来编码问题并生成向量。
VECTOR_DOT_PRODUCT和VECTOR_COSINE有什么区别？
VECTOR_DOT_PRODUCT是向量元素乘积的和，而VECTOR_COSINE是标量积除以向量长度的乘积，后者更适合处理非单位向量。
为什么上下文的选择对模型回答的准确性至关重要？
上下文的选择直接影响模型获取的信息质量，从而影响回答的准确性和相关性。
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