[6章完整版]AI大模型RAG项目实战课.rar
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上传者:zhuanxiangyat
更新日期:2025-10-03

[6章完整版]AI大模型RAG项目实战课

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资源内容介绍

引言:RAG技术的兴起与价值在人工智能领域,检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation,简称RAG)技术近年来迅速崛起,成为连接大型语言模型(LLM)与外部知识库的桥梁。随着GPT-4、Claude等大模型的普及,人们逐渐意识到,尽管这些模型拥有惊人的语言理解和生成能力,但其知识仍然受限于训练数据,且无法实时更新。RAG技术应运而生,通过将信息检索与文本生成相结合,有效解决了大模型的"知识固化"问题。RAG的核心思想简单而强大:当大模型需要回答一个问题时,首先从外部知识库中检索相关文档或信息,然后将这些检索到的内容与原始问题一起输入给生成模型,最终产生基于最新、最相关知识的回答。这种方法不仅提高了回答的准确性,还显著减少了模型"幻觉"(即编造虚假信息)的发生。一、RAG技术架构解析1.1 RAG系统的基本组成一个完整的RAG系统通常包含三个关键组件:检索器(Retriever):负责从海量文档中快速找到与查询相关的片段。常用的检索技术包括密集检索(如使用BERT类模型生成嵌入向量)和稀疏检索(如TF-IDF、BM25等)。知识库(Knowledge Base):存储结构化或非结构化的文本数据,作为模型的外部知识来源。知识库需要定期更新以保持信息的新鲜度。生成器(Generator):通常是一个大型语言模型,负责基于检索到的内容和原始问题生成连贯、准确的回答。

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