rag向量数据库的实现与应用

rag(Retrieval-Augmented Generation)是一种结合了检索和生成的自然语言处理技术。在rag模型中,用户的查询首先被转换成embedding,然后在向量数据库中检索最接近的Top K回答。这些回答连同其他上下文一起输入到LLM(Large Language Models),LLM整合所有信息后给出最终回复。

rag的核心在于向量数据库的选择和embedding模型的应用。例如,使用langchain和向量数据库实现rag时,可以加载长文档,分割后求embedding并存入向量数据库。使用OpenAIembeddings将每个chunk转换成embedding后存入Chroma向量数据库,这个过程可以换成faiss或其他向量数据库。

rag技术的应用场景广泛,包括聊天机器人、智能问答系统等。通过rag,可以显著提升模型的准确性和响应质量,为用户提供更加丰富和准确的信息服务。

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