RAG(检索增强生成)结合信息检索与文本生成,提升生成文本的准确性与丰富性。通过检索器从知识库获取相关信息,再由生成器生成符合上下文的文本。文章讨论了RAG的工程实践,包括文档拆分、矢量索引和MMR等高级主题。
本文介绍了如何使用Azure ML Studio的“Bring You Own Data QnA”功能来创建矢量索引,并利用该索引实现RAG的提示流管道线。文章还提到了一些注意事项和问题解决方法。
本文介绍了在Azure ML工作室中使用FAISS创建矢量索引的过程,与之前的ACS矢量索引生成的代码相同。同时,还介绍了如何同时使用离线和在线RAG,并在生成的回复中标注内部或外部引用。最后,提供了FAISS和Azure认知搜索的适用场景比较和相关文档链接。
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