一文带你了解RAG(检索增强生成) | 概念理论介绍+ 代码实操

主要观点总结

该文章主要介绍了RAG（检索增强生成）的实践教程，包括多个模块如版面分析、知识库构建、大模型微调、文档检索、Reranker和RAG评测等。文章提供了实战技巧和理论学习，并推荐了相关的开源项目进行学习。

关键观点总结

关键观点1: 介绍了RAG的主要概念和流程，包括版面分析、知识库构建、大模型微调等

该文章详细介绍了RAG的各个流程，包括所需的技术和实战技巧，帮助读者了解如何实践RAG。

关键观点2: 阐述了为什么需要RAG及其优势

文章分析了RAG在解决LLM存在的问题方面的优势和价值，如幻觉问题、时效性问题和数据安全问题等。

关键观点3: 提供了多个模块的详细指导和实战技巧

文章提供了版面分析、知识库构建、大模型微调、文档检索、Reranker和RAG评测等模块的详细指导和实战技巧，帮助读者更好地理解和实践RAG。

关键观点4: 推荐了多个RAG开源项目供读者学习

文章推荐了多个RAG开源项目，如RAGFlow、QAnything、ElasticSearch-Langchain和Langchain-Chatchat等，供读者学习和参考。

文章预览

大模型 RAG 实战教程 之 RAG潘多拉宝盒 https://github.com/km1994/AwesomeRAG 一、LLMs 已经具备了较强能力了，为什么还需要 RAG(检索增强生成)? 尽管 LLM 已展现出显著的能力，但以下几个挑战依然值得关注： 幻觉问题 ：LLM 采用基于统计的概率方法逐词生成文本，这一机制内在地导致其可能出现看似逻辑严谨实则缺乏事实依据的输出，即所谓的“郑重其事的虚构陈述”； 时效性问题 ：随着 LLM 规模扩大，训练成本与周期相应增加。鉴于此，包含最新信息的数据难以融入模型训练过程，导致 LLM 在应对诸如“请推荐当前热门影片”等时间敏感性问题时力有未逮； 数据安全问题 ：通用的 LLM 没有企业内部数据和用户数据，那么企业想要在保证安全的前提下使用 LLM，最好的方式就是把数据全部放在本地，企业数据的业务计算全部在本地完成。而在线的大模型仅仅 ………………………………