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Python实战第27期:RAG检索增强生成
2026/10/11 1:47:09 网站建设 项目流程

文章目录

    • 引言:什么是RAG?
    • 一、RAG原理
      • 1. RAG的工作流程
      • 2. RAG的核心组件
      • 3. 为什么需要RAG
    • 二、文档加载与分割
      • 1. 安装必要的库
      • 2. 加载文本文档
      • 3. 加载PDF文档
      • 4. 加载Word文档
      • 5. 加载多个文件
      • 6. 文本分割
      • 7. 分割参数说明
    • 三、构建知识库
      • 1. 创建向量存储
      • 2. 创建检索器
      • 3. 检索策略
    • 四、构建问答系统
      • 1. 简单的RAG问答
      • 2. 带来源引用的问答
      • 3. 完整的问答系统类
    • 五、高级RAG技术
      • 1. 多查询检索
      • 2. 上下文压缩
      • 3. 父子文档检索
    • 六、实战练习
      • 练习1:PDF知识库问答
      • 练习2:多文档知识库
      • 练习3:智能客服系统
    • 七、常见问题与排错
      • 问题1:检索结果不相关
      • 问题2:答案质量差
      • 问题3:知识库更新困难
    • 八、本篇小结
    • 下期预告

✍创作者:全栈弄潮儿
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📙 专栏:Python实战教程:从零基础到AI Agent开发

引言:什么是RAG?

在前面的课程中,我们学习了向量数据库。但如何让AI基于特定的知识库回答问题?这就需要RAG。

RAG(Retrieval-Augmented Generation,检索增强生成)是一种结合检索和生成的技术。它先从知识库中检索相关信息,然后让AI基于这些信息生成回答。

RAG的优势:

  • 让AI基于特定知识回答问题
  • 减少AI的幻觉(编造信息)
  • 可以

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