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RAG系列-基础RAG（Simple RAG）
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原文中文，约6500字，阅读约需16分钟。
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内容提要
基础RAG（检索增强生成）方法通过向量化检索相关文档片段，作为上下文输入大语言模型生成答案。其流程包括提取PDF文本、分块、生成嵌入、语义搜索和答案生成，简单易懂，适合处理PDF文档。
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关键要点
- 基础RAG（检索增强生成）是最简单的检索增强生成方法。
- 通过向量化检索获取与用户查询最相关的文档片段。
- 将检索到的片段作为上下文输入给大语言模型生成答案。
- 流程包括提取PDF文本、分块、生成嵌入、语义搜索和答案生成。
- 使用PyMuPDF提取PDF文本，按字符数分块。
- 使用BAAI/bge-en-icl模型生成文本嵌入。
- 计算查询与文档块的余弦相似度，返回最相关的k个片段。
- 实现简单，易于理解和扩展，支持PDF文档处理。
- 可配置的检索数量k，适合处理PDF文档。
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延伸问答
基础RAG的主要功能是什么？
基础RAG通过向量化检索相关文档片段，作为上下文输入大语言模型生成答案。
基础RAG的处理流程包括哪些步骤？
处理流程包括提取PDF文本、分块、生成嵌入、语义搜索和答案生成。
如何从PDF文档中提取文本？
使用PyMuPDF库可以提取PDF文本，按字符数分块处理。
基础RAG如何进行语义搜索？
基础RAG通过计算查询与文档块的余弦相似度，返回最相关的k个片段。
基础RAG适合处理什么类型的文档？
基础RAG适合处理PDF文档。
基础RAG的检索数量k可以配置吗？
是的，基础RAG支持可配置的检索数量k。
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