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掌握检索增强生成的 7 个步骤
随着语言模型应用程序的发展，它们越来越多地成为所谓的 RAG 架构之一：学习被认为对于掌握其成功开发至关重要的 7 个关键步骤。
来源:KDnuggets简介
简而言之，检索增强生成 (RAG) 系统是独立大型语言模型 (LLM) 的自然演变。 RAG 解决了经典法学硕士的几个关键限制，例如模型幻觉或缺乏对用户查询生成有根据的、基于事实的响应所需的最新相关知识。
在相关文章系列《了解 RAG》中，我们全面概述了 RAG 系统、其特征、实际考虑因素和挑战。现在，我们综合了这些经验教训的一部分，并将其与最新趋势和技术相结合，描述了掌握 RAG 系统开发所必需的七个关键步骤。
这七个步骤与 RAG 环境的不同阶段或组件相关，如下图中的数字标签（[1] 至 [7]）所示，它说明了经典的 RAG 架构：
1.数据源的选择和清理
“垃圾进，垃圾出”原则在 RAG 中发挥了最大的作用。它的价值与它可以检索的源文本数据的相关性、质量和清洁度成正比。为了确保高质量的知识库，请识别高价值的数据孤岛并定期审核您的知识库。在摄取原始数据之前，通过强大的管道执行有效的清理过程，该管道应用关键步骤，例如删除个人身份信息 (PII)、消除重复项和解决其他噪音元素。这是一个持续的工程过程，每次合并新数据时都会应用该过程。
您可以通读本文以大致了解数据清理技术。
2. 分块和分割文档
在 RAG 系列的本部分中，您还可以了解文档分块过程在管理 RAG 输入的上下文大小方面的额外作用。