我要投稿
探索RAG和向量数据库在大语言模型中的关键作用。 核心内容： 1. RAG的定义及其组成部分 2. 向量数据库的功能与应用场景 3. RAG与向量数据库如何协同工作以增强生成准确性
RAG 是什么
RAG 即Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成，是一种 结合“检索”与“生成”的大语言模型应用架构：
Retrieval（检索）：从一个文档库中检索与用户问题相关的内容
Augmented Generation（增强生成）：将检索到的内容与用户问题一起输入给大语言模型（如 GPT），生成更准确、上下文丰富的回答
向量数据库（如 FAISS、Milvus、Pinecone、Weaviate）是专门设计用来 存储和高效搜索高维向量表示 的数据库。你可以把它理解为：
文本（或图像、音频） → 通过嵌入模型（embedding model） → 转换为向量
向量 → 存入向量数据库
用户问题 → 同样转成向量 → 用于在向量数据库中做相似度检索（通常是余弦相似度或欧氏距离）
RAG 的 “R”（检索）部分，常常是通过向量数据库来实现的。
知识预处理：
文档被切片（chunking），每一小段文本都被转换为向量（embedding）；
向量存入向量数据库中。
用户提问时：
问题也被转换为向量；
向量数据库进行相似向量检索，返回相关文档片段。
结果增强生成：
将检索结果 + 用户问题 → 送入大语言模型生成回答。
你构建一个“公司内部文档问答系统”：
你用向量数据库（如 Milvus）保存所有员工手册、财报、技术文档的 embedding；
用户问：“我们2023年的销售目标是多少？”
系统会把这个问题嵌入为向量，然后在向量数据库中找出相似的文档段落；
再由大模型（如 GPT-4）生成结合上下文的回答。
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：免费场景POC验证，效果验证后签署服务协议。零风险落地应用大模型，已交付160+中大型企业
2025-05-31
RAG（检索增强生成）：提升大语言模型性能的终极指南
2025-05-31
DO-RAG：一种使用知识图谱增强检索辅助生成的领域特定问答框架 - 清华大学等
2025-05-30
2025年GitHub上十大RAG框架深度解析：从技术原理到实战应用
2025-05-30
90%企业不知道的RAG优化秘籍：Dify原生集成RAGflow (2)
2025-05-30
RAG其实并没有你想的那么简单，Late Chunking vs Contextual Retrieval解决上下文难题
2025-05-30
基于Gemini与Qdrant构建生产级RAG管道：设计指南与代码实践
2025-05-30
RAG相关术语快速了解
2025-05-29
超越基础：Agentic Chunking 如何彻底改变 RAG？
2024-10-27
2024-09-04
2024-05-05
2024-07-18
2024-06-20
2024-06-13
2024-07-09
2024-07-09
2024-05-19
2024-07-07
2025-05-30
2025-05-29
2025-05-29
2025-05-23
2025-05-16
2025-05-15
2025-05-14
2025-05-14
回到顶部
粤ICP备17114055号