14章 RAG全栈技术从基础到精通 打造高精准AI应用

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RAG全栈技术从基础到精通,是打造高精准AI应用的重要路径。以下是对RAG全栈技术的详细解析,以及如何运用该技术来打造高精准AI应用。

 

一、RAG全栈技术基础

RAG,即“检索增强生成”(Retrieval Augmented Generation),是一种结合了检索和生成两大核心技术的先进方法。它通过从大量外部数据中检索与查询最相关的信息,并利用这些信息来构建回答或生成文本,从而显著增强了语言模型(LLM)的能力。

RAG技术的核心组件包括:

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  1. 查询处理器(Query Processor):负责预处理用户定义的查询,使其能够与图数据源进行交互。
  2. 检索器(Retriever):根据预处理后的查询从图数据源中检索相关内容。
  3. 组织者(Organizer):对检索到的内容进行整理和优化,以提高生成器的性能。
  4. 生成器(Generator):根据组织后的信息生成最终答案。

二、RAG全栈技术进阶

随着RAG技术的不断发展,其已经从最初的朴素RAG(Naive Rag)演变为更高级的形式,如高级RAG(Advance Rag)和模块化RAG(Modular Rag)。这些高级形式解决了实际应用中遇到的各种问题,如索引环节中的核心知识淹没问题、检索环节中的用户意图理解不准确问题,以及生成环节中的冗余信息干扰问题等。

在RAG技术的进阶过程中,还出现了一些关键技术和方法,如:

  1. 文档解析:支持各种常见文档格式和内容的解析,包括PDF、Word、PPT等,以及结构化数据和非结构化数据的处理。
  2. 文本切片:将文档内容切割成更小的单元,以便进行更精确的检索和生成。切片方法包括层次切分、多粒度切分和基于大模型的语义切片等。
  3. 向量化:将文本数据转换为向量表示,以便进行高效的检索和匹配。

三、打造高精准AI应用

要利用RAG全栈技术打造高精准AI应用,需要遵循以下步骤:

  1. 明确需求:首先,需要明确AI应用的具体需求和目标,包括应用场景、用户群体、功能需求等。
  2. 数据准备:收集并整理与需求相关的外部知识库和文档集合,确保数据的准确性和完整性。
  3. 模型选择与训练:根据需求选择合适的RAG模型,并进行训练和微调。在训练过程中,需要关注模型的性能指标,如精准率、召回率、F1分数等,以确保模型的准确性和可靠性。
  4. 性能评估与优化:对训练好的模型进行性能评估,并根据评估结果进行优化。优化方法包括调整模型参数、改进算法、增加数据量等。
  5. 部署与测试:将优化后的模型部署到实际应用环境中,并进行充分的测试。测试过程中需要关注模型的实时性能、稳定性、易用性等方面的问题。
  6. 持续迭代与更新:随着应用场景和需求的变化,需要不断对模型进行迭代和更新,以保持其高精准度和适应性。

四、注意事项

在利用RAG全栈技术打造高精准AI应用的过程中,需要注意以下几点:

  1. 效果问题:企业需要关注RAG应用后的实际效果,确保其能够满足业务需求并提升业务效率。
  2. 性能问题:RAG链路中多次调用大模型会导致离线和在线性能下降。因此,需要优化模型结构和算法以提高处理速度。
  3. 成本问题:RAG应用需要多次调用大模型,成本较高。企业需要合理规划资源使用以降低成本。
  4. 数据安全问题:在处理敏感数据时,需要确保数据的安全性和隐私保护。可以采取加密、脱敏等措施来保护用户数据的安全。

综上所述,RAG全栈技术是打造高精准AI应用的重要工具。通过明确需求、数据准备、模型选择与训练、性能评估与优化、部署与测试以及持续迭代与更新等步骤,可以充分利用RAG技术的优势来构建高效、准确、可靠的AI应用。

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