我要投稿

可视化分析RAG大模型系统数据处理流程

发布日期：2024-08-03 21:17:48 浏览次数： 2706

作者：程序员涂陌

微信搜一搜，关注“程序员涂陌”

RAG

写在前面

欢迎大家关注我最近开发项目：LangChat是Java生态下企业级AIGC项目解决方案，在RBAC权限体系的基础上，集成AIGC大模型功能，帮助企业快速定制AI知识库、企业AI机器人。

开源地址：https://github.com/TyCoding/langchat

产品官网：http://langchat.cn/

Baptiste Adrien分享了使用 Vercel和NextJS 开发 RAG（检索增强生成）系统，使用图例详细介绍RAG系统的设计流程，非常直观详细，对于学习大模型AIGC产品设计流程非常有帮助。

1. 文档处理

开发RAG系统的第一步是准备文档，这些文档将作为RAG系统的基础输入数据。

2. OCR文本提取

接下来，文档由 OCR（图片转文本）模型进行处理。如果需要，该模型会提取文本。

3. 文本拆分

文本被分成更小的、易于管理的部分。这种分块可以在后期进行更有效的处理和分析。

4. 文本嵌入

然后每个文本块都会通过嵌入模型。该模型将块转换为向量，即捕获文本语义的数字表示。

5. 向量存储

上一步将文本转换为向量数据库需要存储到向量数据库中（例如PgVector），该数据库允许系统根据语义相似性有效地检索相关信息。

6. 输入问题并检索

用户向系统输入问题，该问题将用于从矢量数据库中检索最相关的信息（其实就是从向量库中匹配相似的数据）。

7. 输入嵌入

接下来需要将用户输入的问题转换成相同的向量纬度，只有转换成和文档相同的向量纬度，确保了问题和文本块都位于同一向量空间中，才能从向量数据库中匹配到相似的数据

8. 向量匹配

同上，将嵌入后的问题在向量存储库中检索匹配相似的数据

9. 数据处理

从向量库中匹配到相似的数据后，系统将交由LLM 处理相关信息以对用户的问题制定详细的答案。

10. 数据呈现

最终，LLM将针对用户的问题，并结合向量库中匹配到的相似的数据分析，输出最终的语义化文本内容给用户

53AI，企业落地大模型首选服务商

产品：场景落地咨询+大模型应用平台+行业解决方案

承诺：免费POC验证，效果达标后再合作。零风险落地应用大模型，已交付160+中大型企业

相关资讯

2025-12-10

最新力作：一招提升RAG检索精度20%

2025-12-10

Apple 入局 RAG：深度解析 CLaRa 框架，如何实现 128x 文档语义压缩？

2025-12-09

客服、代码、法律场景适配：Milvus Ngram Index如何百倍优化LIKE查询| Milvus Week

2025-12-09

一键把碎片变成有料笔记：NoteGen，一款跨平台的 Markdown 笔记应用

2025-12-07

Embedding模型选型思路：相似度高不再代表检索准确（文末附实战指南）

2025-12-06

Palantir Ontology 助力AIP Agent落地工具介绍：Object Query

2025-12-05

把AI记忆做好，是一个价值6千亿美元的市场

2025-12-05

我错了，RAG还没完！AI记忆的结合会成为下一个技术风口

了解更多

了解更多

160+中大型企业正在使用53AI

立即咨询预约演示

把握AI发展的机遇，共同探索、共同进步

2025-01-22

如何打造基于GenAI的员工服务机器人

2025-01-22

热点资讯

Embedding与Rerank：90%的RAG系统都搞错了！为什么单靠向量检索会毁了你的AI应用？

2025-10-04

企业级 RAG 系统实战（2万+文档）：10 个项目踩过的坑（附代码工程示例）

2025-10-11

存算一体破局向量检索瓶颈，IBM放出王炸VSM：性能飙升100倍，能效碾压GPU千倍，RAG要变天？

2025-09-30

总结了 13 个顶级 RAG 技术

2025-10-12

RAG 深度解读：检索增强生成如何改变人工智能

2025-12-04

大模型生态的“不可能三角”：规模化应用的架构困境？

2025-11-04

RAGFlow 深度介绍

2025-10-31

RAGFlow v0.22.0 发布：数据源同步、变量聚合、全新管理界面与多项重大更新

2025-11-13

任何格式RAG数据实现秒级转换！彻底解决RAG系统中最令人头疼的数据准备环节

2025-10-12

大模型RAG入门宝典｜从AI搜索到实战搭建，小白&程序员必收藏的检索增强指南

2025-12-03

大家都在问

Apple 入局 RAG：深度解析 CLaRa 框架，如何实现 128x 文档语义压缩？

2025-12-10

RAG知识库迎来大洗牌：GraphRAG如何让机器真正读懂世界？

2025-11-23

再谈RAG的文档解析——文档解析的难点在哪里？

2025-11-20

为什么RDF是AI系统的“天然知识层”？

2025-11-19

大模型生态的“不可能三角”：规模化应用的架构困境？

2025-11-04

Embedding与Rerank：90%的RAG系统都搞错了！为什么单靠向量检索会毁了你的AI应用？

2025-10-04

存算一体破局向量检索瓶颈，IBM放出王炸VSM：性能飙升100倍，能效碾压GPU千倍，RAG要变天？

2025-09-30

您应该为您的 RAG 系统使用哪种分块技术？

2025-09-10

热门标签

内容创作大模型技术个人提效 langchain llamaindex 多模态技术 RAG技术智能客服知识图谱模型微调 RAGFlow coze Dify Fastgpt Bisheng Qanything AI+汽车 AI+金融 AI+工业 AI+培训 AI+SaaS 提示词框架提示词技巧 AI+电商 AI面试数字员工 ChatBI AI知识库开源大模型智能营销智能硬件智能化改造 AI+医疗 MaxKB

应聘简历请发送至： ceo@53ai.com

联系我们

售前咨询

预约演示

微信扫码

添加专属顾问

回到顶部