趋近智
检索增强生成 (RAG) 入门
章节 1: 检索增强生成技术简介
标准大型语言模型的局限性
什么是检索增强生成（RAG）？
RAG系统的核心架构
RAG 对比微调：理解其差异
使用RAG的优势
第 1 章测验
章节 2: 检索组件
检索器在 RAG 中的作用
向量嵌入简介
常用嵌入模型
相似性搜索：查找相关向量
向量数据库简介
选择向量数据库：考量因素
实践：生成文本嵌入
第 2 章测验
章节 3: 准备检索所需数据
从不同来源加载文档
文档分块的必要性
固定大小分块策略
内容感知的分块方法
数据块的元数据关联
将处理后的数据存储到向量数据库中
动手实践：文档分块
第 3 章测验
章节 4: 生成模块与增强
生成器（LLM）在RAG中的作用
RAG提示词的结构化
上下文注入方法
管理上下文长度限制
生成最终回复
生成内容中的来源归属
第 4 章测验
章节 5: 搭建一个基本RAG流程
RAG 框架概述 (例如 LangChain、LlamaIndex)
环境配置
实现检索器
实现生成器集成
结合检索与生成
在流程中执行查询
动手实践：端到端RAG系统
第 5 章测验
章节 6: RAG系统的评估与改进
评估RAG的挑战
组件层面的评估：检索
组件级别评估：生成
端到端RAG评估框架
常见故障模式
改进的基本策略
实践：分析RAG输出质量
第 6 章测验
RAG 框架概述 (例如 LangChain、LlamaIndex)
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- Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks, Patrick Lewis, Ethan Perez, Aleksandra Piktus, Fabio Petroni, Vladimir Karpukhin, Narsimha Chatti, Mike Lewis, Kyunghyun Cho, and Douwe van der Plas, 2020 Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2020) DOI: 10.48550/arXiv.2005.11401 - 这篇原创论文介绍了检索增强生成 (RAG) 框架，提供了对其架构和优势的基础理解。
- LangChain Documentation, LangChain, 2024 (LangChain) - LangChain 框架的官方文档，详细介绍了其模块、集成以及构建 RAG 系统等大型语言模型应用的模式。
- LlamaIndex Documentation, LlamaIndex, 2024 (LlamaIndex) - LlamaIndex 框架的官方文档，重点介绍如何将大型语言模型与自定义数据源连接，并通过高级索引和检索来优化 RAG 流程。
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