RAG是LLM应用的主流架构。本文将系统介绍RAG检索增强生成与知识库问答的实战方法。
一，RAG架构原理与核心组件实战。RAG是LLM落地的关键。架构概览RAG架构全流程：检索-增强-生成。检索模块向量检索模块构建。生成模块LLM生成模块配置。评估模块RAG评估指标体系。RAG原理让应用更智能。
二，向量数据库与Embedding实战。向量是RAG的检索基础。向量数据库ChromaDB本地向量库。Pinecone向量数据库Pinecone云端向量库。Embedding模型Embedding模型选择与对比。向量索引向量索引优化HNSW。相似度检索向量相似度检索。向量数据库让检索更精准。
三，RAG高级检索策略实战。高级检索是RAG的优化。混合检索稀疏检索与稠密检索结合。重排序Rerank重排序优化结果。Query改写Query改写扩展检索词。上下文压缩上下文压缩减少token。Advanced RAGAdvanced RAG架构策略。
四，RAG应用开发与框架实战。框架是RAG的工程化。LangChain RAG LangChain RAG应用开发。LlamaIndex RAG LlamaIndex RAG开发。FastAPI部署RAG API部署。监控与日志RAG系统监控。RAG应用让LLM更实用。
五，RAG评估与持续优化实战指南。评估是RAG迭代的关键。RAGAs RAG评估指标RAGAs详解。生成质量评估生成质量评估方法。检索质量评估检索质量评估指标。端到端评估RAG端到端评估。持续优化RAG持续优化迭代。RAG评估让应用更卓越。
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评论(10)
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