从头开始​​及以后为 RAG 构建 LLM 代理：综合指南

GPT-3、GPT-4 等 LLM 及其开源版本经常难以检索最新信息，有时会产生幻觉或错误信息。

检索增强生成 (RAG) 是一种将 LLM 的强大功能与外部知识检索相结合的技术。 RAG 使我们能够将 LLM 响应建立在事实、最新信息的基础上，从而显著提高 AI 生成内容的准确性和可靠性。

检索增强生成 (RAG)

在这篇博文中，我们将探讨如何从头开始为 RAG 构建 LLM 代理，深入研究架构、实现细节和高级技术。 我们将介绍从 RAG 的基础知识到创建能够进行复杂推理和任务执行的复杂代理的所有内容。

在深入构建 LLM 代理之前，让我们先了解什么是 RAG 以及它为何如此重要。

RAG，即检索增强生成，是一种将信息检索与文本生成相结合的混合方法。在 RAG 系统中：

查询用于从知识库中检索相关文档。然后，这些文档与原始查询一起输入到语言模型中。该模型根据查询和检索到的信息生成响应。

查询用于从知识库中检索相关文档。

然后，这些文档与原始查询一起输入到语言模型中。

该模型根据查询和检索到的信息生成响应。

RAG

这种方法有几个优点：

提高准确性：通过将响应建立在检索到的信息上，RAG 可以减少幻觉并提高事实准确性。最新信息：知识库可以定期更新，使系统可以访问当前信息。透明度：系统可以提供其信息来源，增加信任并允许事实核查。

提高准确性：通过将响应建立在检索到的信息上，RAG 可以减少幻觉并提高事实准确性。