本文阐述了RAG解决大模型数据局限性的动机详细拆解了RAG的核心三阶段索引、检索与生成涵盖文档分割、向量化及逻辑链构建。同时介绍了利用LangSmith进行追踪和可观测性的重要性为后续深入技术细节做铺垫。我们详细介绍了 RAG 出现的背景以及动机知道了为什么需要 RAG 以及最后 RAG 能帮我们完成哪些事情。在本节内容中我们将会就 RAG 开发的基本流程进行介绍。前排提示文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦1.核心动机为什么需要 RAG首先我们来做一个简单的回顾。RAG检索增强生成的主要驱动力在于LLM 预训练数据的局限性。尽管 LLM 的预训练规模宏大但它们无法包含用户的私有数据或预训练之后的最新数据。因此我们可以将 LLM 视为一种新型操作系统的“内核Kernel”而将这个内核连接到外部数据则是该系统发展的核心能力。同时随着 LLM **上下文窗口Context Window**的不断扩大从数千 token 增加到可容纳数百页信息的规模通过 RAG 将外部信息直接提供给模型就变成了一件可行且高效的事情。2.RAG 的三个基本阶段从整体来看RAG 这种通用范式通常由以下三个关键步骤组成索引Indexing对外部文档进行预处理和存储以便后续根据查询进行检索。检索Retrieval针对用户的问题从存储的文档中寻找最相关的片段。生成Generation将检索到的相关文档与用户问题一同输入 LLM从而生成一个**有据可查Grounded**的答案。进一步对于 RAG 的整个生命周期来说它包括文档处理加载外部文档如博客文章并将其**分割Splitting**成 1000 字符大小的块Chunks。向量化存储例如可以使用 OpenAI 的嵌入模型将分块转化为向量并存储在本地的 Chroma 或 Milvus 向量数据库中。逻辑链Chain构建定义一个流程该流程会自动运行检索器以获取相关文档将它们填入预定义的提示词模板中例如“你是一个问答助手…使用以下检索到的内容来回答问题…”最后交给 LLM 生成答案。图 1. RAG 处理全流程如图1所示便是 RAG 的整个处理流程包括向量数据库构建到检索再到最终生成回答。工具与可观测性在整个 RAG 的流程构建中为了确保系统的透明度我们后续将使用 LangChain 开发的 LangSmith 组件来进行追踪Tracing和可观测性分析。通过 LangSmith开发者可以清晰地看到检索器具体提取了哪些文档以及最终传递给 LLM 的完整提示词内容这对于调试和优化管道至关重要。下面我们将开始逐步来深入探讨索引、检索和生成中更高级的技术细节。读者福利倘若大家对大模型感兴趣那么这套大模型学习资料一定对你有用。针对0基础小白如果你是零基础小白快速入门大模型是可行的。大模型学习流程较短学习内容全面需要理论与实践结合学习计划和方向能根据资料进行归纳总结包括大模型学习线路汇总、学习阶段大模型实战案例大模型学习视频人工智能、机器学习、大模型书籍PDF。带你从零基础系统性的学好大模型有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】AI大模型学习路线汇总大模型学习路线图整体分为7个大的阶段全套教程文末领取哈第一阶段从大模型系统设计入手讲解大模型的主要方法第二阶段在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用第三阶段大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统第四阶段大模型知识库应用开发以LangChain框架为例构建物流行业咨询智能问答系统第五阶段大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型第六阶段以SD多模态大模型为主搭建了文生图小程序案例第七阶段以大模型平台应用与开发为主通过星火大模型文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。大模型实战案例光学理论是没用的要学会跟着一起做要动手实操才能将自己的所学运用到实际当中去这时候可以搞点实战案例来学习。大模型视频和PDF合集这里我们能提供零基础学习书籍和视频。作为最快捷也是最有效的方式之一跟着老师的思路由浅入深从理论到实操其实大模型并不难。学会后的收获• 基于大模型全栈工程实现前端、后端、产品经理、设计、数据分析等通过这门课可获得不同能力• 能够利用大模型解决相关实际项目需求大数据时代越来越多的企业和机构需要处理海量数据利用大模型技术可以更好地处理这些数据提高数据分析和决策的准确性。因此掌握大模型应用开发技能可以让程序员更好地应对实际项目需求• 基于大模型和企业数据AI应用开发实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能学会Fine-tuning垂直训练大模型数据准备、数据蒸馏、大模型部署一站式掌握• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力提高程序员的编码能力大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力让程序员更加熟练地编写高质量的代码。获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】sobaiduweb~default-0-137261875.142%5Ev100%5Epc_search_result_base4spm1018.2226.3001.4187)获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】
大模型RAG落地全流程详解：从动机到核心三阶段
本文阐述了RAG解决大模型数据局限性的动机详细拆解了RAG的核心三阶段索引、检索与生成涵盖文档分割、向量化及逻辑链构建。同时介绍了利用LangSmith进行追踪和可观测性的重要性为后续深入技术细节做铺垫。我们详细介绍了 RAG 出现的背景以及动机知道了为什么需要 RAG 以及最后 RAG 能帮我们完成哪些事情。在本节内容中我们将会就 RAG 开发的基本流程进行介绍。前排提示文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦1.核心动机为什么需要 RAG首先我们来做一个简单的回顾。RAG检索增强生成的主要驱动力在于LLM 预训练数据的局限性。尽管 LLM 的预训练规模宏大但它们无法包含用户的私有数据或预训练之后的最新数据。因此我们可以将 LLM 视为一种新型操作系统的“内核Kernel”而将这个内核连接到外部数据则是该系统发展的核心能力。同时随着 LLM **上下文窗口Context Window**的不断扩大从数千 token 增加到可容纳数百页信息的规模通过 RAG 将外部信息直接提供给模型就变成了一件可行且高效的事情。2.RAG 的三个基本阶段从整体来看RAG 这种通用范式通常由以下三个关键步骤组成索引Indexing对外部文档进行预处理和存储以便后续根据查询进行检索。检索Retrieval针对用户的问题从存储的文档中寻找最相关的片段。生成Generation将检索到的相关文档与用户问题一同输入 LLM从而生成一个**有据可查Grounded**的答案。进一步对于 RAG 的整个生命周期来说它包括文档处理加载外部文档如博客文章并将其**分割Splitting**成 1000 字符大小的块Chunks。向量化存储例如可以使用 OpenAI 的嵌入模型将分块转化为向量并存储在本地的 Chroma 或 Milvus 向量数据库中。逻辑链Chain构建定义一个流程该流程会自动运行检索器以获取相关文档将它们填入预定义的提示词模板中例如“你是一个问答助手…使用以下检索到的内容来回答问题…”最后交给 LLM 生成答案。图 1. RAG 处理全流程如图1所示便是 RAG 的整个处理流程包括向量数据库构建到检索再到最终生成回答。工具与可观测性在整个 RAG 的流程构建中为了确保系统的透明度我们后续将使用 LangChain 开发的 LangSmith 组件来进行追踪Tracing和可观测性分析。通过 LangSmith开发者可以清晰地看到检索器具体提取了哪些文档以及最终传递给 LLM 的完整提示词内容这对于调试和优化管道至关重要。下面我们将开始逐步来深入探讨索引、检索和生成中更高级的技术细节。读者福利倘若大家对大模型感兴趣那么这套大模型学习资料一定对你有用。针对0基础小白如果你是零基础小白快速入门大模型是可行的。大模型学习流程较短学习内容全面需要理论与实践结合学习计划和方向能根据资料进行归纳总结包括大模型学习线路汇总、学习阶段大模型实战案例大模型学习视频人工智能、机器学习、大模型书籍PDF。带你从零基础系统性的学好大模型有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】AI大模型学习路线汇总大模型学习路线图整体分为7个大的阶段全套教程文末领取哈第一阶段从大模型系统设计入手讲解大模型的主要方法第二阶段在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用第三阶段大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统第四阶段大模型知识库应用开发以LangChain框架为例构建物流行业咨询智能问答系统第五阶段大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型第六阶段以SD多模态大模型为主搭建了文生图小程序案例第七阶段以大模型平台应用与开发为主通过星火大模型文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。大模型实战案例光学理论是没用的要学会跟着一起做要动手实操才能将自己的所学运用到实际当中去这时候可以搞点实战案例来学习。大模型视频和PDF合集这里我们能提供零基础学习书籍和视频。作为最快捷也是最有效的方式之一跟着老师的思路由浅入深从理论到实操其实大模型并不难。学会后的收获• 基于大模型全栈工程实现前端、后端、产品经理、设计、数据分析等通过这门课可获得不同能力• 能够利用大模型解决相关实际项目需求大数据时代越来越多的企业和机构需要处理海量数据利用大模型技术可以更好地处理这些数据提高数据分析和决策的准确性。因此掌握大模型应用开发技能可以让程序员更好地应对实际项目需求• 基于大模型和企业数据AI应用开发实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能学会Fine-tuning垂直训练大模型数据准备、数据蒸馏、大模型部署一站式掌握• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力提高程序员的编码能力大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力让程序员更加熟练地编写高质量的代码。获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】sobaiduweb~default-0-137261875.142%5Ev100%5Epc_search_result_base4spm1018.2226.3001.4187)获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】
