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网站建设流图visio,圣诞网站源码,恶意点击软件哪个好,佛山网站seo哪家好RAG#xff08;Retrieval-Augmented Generation#xff0c;检索增强生成#xff09;架构概述。这部分是理解 RAG 系统设计与实现的核心内容。5.1 RAG 架构总体思路RAG 架构 检索#xff08;Retrieval#xff09; 生成#xff08;Generation#xff09;核心目标是…RAGRetrieval-Augmented Generation检索增强生成架构概述。这部分是理解 RAG 系统设计与实现的核心内容。5.1 RAG 架构总体思路RAG 架构 检索Retrieval 生成Generation核心目标是让大语言模型LLM能够基于外部知识回答问题从而实现知识增强、事实准确、可解释性强的生成。传统大模型的知识来自预训练语料无法实时更新RAG 架构通过外部检索模块动态获取最新资料使生成结果更加可靠。5.2 RAG 架构的基本结构RAG 的架构通常分为四层或五层结构┌─────────────────────────────┐ │ 用户交互层 (UI/API) │ ← 用户提问、接口调用 └────────────┬────────────────┘ ↓ ┌─────────────────────────────┐ │ 查询理解层 (Query Layer) │ ← 分词、改写、嵌入向量 └────────────┬────────────────┘ ↓ ┌─────────────────────────────┐ │ 检索层 (Retrieval Layer) │ ← 向量数据库检索、重排序 └────────────┬────────────────┘ ↓ ┌─────────────────────────────┐ │ 生成层 (Generation Layer) │ ← 大语言模型生成回答 └────────────┬────────────────┘ ↓ ┌─────────────────────────────┐ │ 知识库层 (Knowledge Base) │ ← 存储外部文档、语料 └─────────────────────────────┘5.3 RAG 架构核心模块解析模块功能说明1. 数据预处理模块文档切分与向量化把知识源如 PDF、网页、数据库拆分为小块chunk生成文本嵌入向量。2. 知识库模块向量数据库/索引存储存储嵌入向量及原文常用FAISS、Milvus、Chroma、Pinecone。3. 检索模块相似度搜索 过滤根据用户问题的嵌入向量检索最相关的文档段落。4. 重排序可选优化检索结果质量用 cross-encoder 或 reranker 模型重新打分。5. Prompt 构造模块拼接上下文将检索结果 用户问题拼接成模型输入模板。6. 生成模块LLM基于上下文生成回答调用大语言模型如 GPT-4、Llama3生成最终回答。7. 后处理模块可选格式化输出引用来源、高亮关键词、生成摘要等。5.4 典型RAG数据流(Data Flow)[1] 用户输入问题 ↓ [2] 将问题向量化 (Embedding) ↓ [3] 在向量数据库中检索相似文本 ↓ [4] 选取最相关的上下文 (Top-k) ↓ [5] 将上下文 问题拼接为 Prompt ↓ [6] 输入到大语言模型生成回答 ↓ [7] 输出答案 引用来源5.5 RAG 架构关键技术点技术环节核心方法说明文本切分Chunking固定长度、语义分段、句法切分保证检索粒度合适向量化Embeddingbge-large-zh, text-embedding-3-large生成高维语义表示向量检索Similarity Search余弦相似度、内积、ANN索引快速检索相似文本重排序Re-rankingCrossEncoder、ColBERT提升上下文质量Prompt 构造Context Question Instruction控制生成逻辑生成模型LLMGPT, Llama, Qwen, Mistral基于上下文生成回答引用标注Source highlighting提升可解释性5.6 RAG 典型实现方式架构层级实现示例LangChain文档加载DocumentLoader.from_pdf(doc.pdf)切分RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size512)向量化OpenAIEmbeddings()存储FAISS.from_documents(docs, embeddings)检索retriever.get_relevant_documents(query)生成llm_chain.run({context: context, question: query})5.7 RAG架构的变体与优化方向类型特点说明Vanilla RAG标准检索生成最常用形式Re-ranking RAG检索后重排序提升上下文质量Multi-hop RAG多轮检索与生成支持复杂问题Graph RAG基于知识图谱检索关系型问答Agentic RAGAgent 自主规划检索和生成具备多步推理能力Streaming RAG流式检索与生成适用于大规模文档5.8 RAG 架构的优势与挑战1.优势✅知识可更新修改知识库即可生效✅幻觉减少生成内容基于真实文本✅可解释可提供引用来源✅灵活性强适配多领域场景✅成本低无需重新训练模型2.挑战❌ 检索质量决定回答质量Garbage In, Garbage Out❌ 上下文长度受限Token 限制❌ 文档切分策略影响结果❌ 多轮问题可能需多步推理❌ 对多语言、多模态支持有限5.9 RAG 架构发展趋势方向描述多模态 RAG支持图像、表格、音频等内容检索Graph RAG融合知识图谱结构化信息Memory RAG与长期记忆结合支持上下文保持Agentic RAG自主规划检索、判断何时调用外部知识混合检索 RAG结合语义向量 关键字BM25检索