检索增强生成(RAG)

RAG结合了检索和生成两大功能，将搜索结果作为上下文信息，

辅助大语言模型更好地理解和回应用户的查询

检索增强生成(RAG)

RAG结合了检索和生成两大功能，将搜索结果作为上下文信息，

辅助大语言模型更好地理解和回应用户的查询

检索增强生成(RAG)

RAG结合了检索和生成两大功能，将搜索结果作为上下文信息，辅助大语言模型更好地理解和回应用户的查询

检索

使用矢量数据库和Web API 等先进技术从知识库或外部来源检索相关信息。

增强

将指令、上下文和数据无缝集成到一个完整的提示词中，以便与大语言模型一起使用。

生成

使用大语言模型生成上下文相关且准确的响应，并评估响应以确保基础和整体质量。

破解RAG开发中常见痛点

内容缺失怎么解？

1. 混合增强RAG：关键词检索解决没有Embedded的内容检索正确性，语义检索解决Query和Doc语义不一致的问题，综合提高检索的准确性。 2. 设置阈值：即在回答问题前先设定一个质量标准。如果召回内容达不到标准或无召回，系统不会提供答案，而是告诉用户需要更多信息或返回固定话术，防止错误或不准确的信息误导用户。 3. 判断上下文信息是否充分：如果判断出上下文信息不足，系统不会尝试提供可能错误的回答，而是提示用户需要提供更多上下文或优化查询词。

遗漏重要文档怎么办？

脱离上下文的挑战

信息提取困难怎么办？

输出格式不正确怎么解？

细节不够具体该如何改进？

输出不完整怎么办？

如何解决数据摄入的扩展性问题？

结构化数据的查询如何应答？

怎么处理复杂 PDF 文档的数据提取？

有备用的模型吗？

LLM是否安全？