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🎯 概述
RAG (Retrieval-Augmented Generation) 通过检索外部知识增强大模型能力，解决知识时效性和幻觉问题。
🏗️ RAG架构
1️⃣ 基础RAG流程
2️⃣ 核心组件
● 检索器：Dense Passage Retrieval、ColBERT
● 生成器：大语言模型
● 知识库：向量数据库、文档存储
🏗️ 检索技术
1️⃣ 密集检索
● DPR：双编码器架构
● Contriever：无监督预训练
● ColBERT：延迟交互模型
2️⃣ 混合检索
● 稠密+稀疏：结合向量检索和关键词检索
● 重排序：交叉编码器精排
● 多路召回：提高召回率
📊 向量数据库对比
数据库 特点 性能 适用场景
FAISS 高效相似度搜索 高 研究原型
Pinecone 托管服务 高 生产环境
Weaviate 图数据库 中 复杂关系
Milvus 分布式 高 大规模数据
🎯 实战代码
from langchain.vectorstores import FAISS
from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
# 初始化组件
embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name="sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2")
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=200)
# 构建知识库
documents = text_splitter.split_documents(raw_documents)
vectorstore = FAISS.from_documents(documents, embeddings)
# 检索增强
retriever = vectorstore.as_retriever(search_kwargs={
"k": 3})
qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(
llm=llm,
chain_type="stuff",
retriever=retriever
)
初始化组件
embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name="sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2")
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=200)
构建知识库
documents = text_splitter.split_documents(raw_documents)
vectorstore = FAISS.from_documents(documents, embeddings)
检索增强
retriever = vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"k": 3})
qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(
llm=llm,
chain_type="stuff",
retriever=retriever
)
🎯 面试重点
- RAG如何解决幻觉问题？
- 稠密检索vs稀疏检索的区别？
- 如何评估RAG系统的效果？
- RAG的局限性和改进方向？
