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什么是RAG

RAG 是预训练的 LLM 与外部（可搜索的）知识库的组合。在推理时，我们可以在此知识库中搜索相关的文本上下文，并将其添加到 LLM 的提示词中。然后，LLM 可以使用其上下文学习能力来利用这个添加的上下文并产生更真实/更扎实的输出。

RAG步骤

1. 加载文件
2. 读取文本
3. 文本分割
4. 文本向量化
5. 问句向量化
6. 在文本向量中匹配出与问句向量最相似的 top k 个
7. 匹配出的文本作为上下文和问题一起添加到 prompt 中
8. 提交给 LLM 生成回答

这种简单的方法有效，但构建高性能的 RAG 应用程序需要更多。以下是我们可以通过几种途径来完善我们的 RAG。

优化RAG

1. 读取文本，额可以对文本做一些处理，用于 RAG 的数据可能来自不同格式的多个来源（例如 pdf、markdown 等），这可能会导致噪声（例如，徽标、图标、特殊符号和代码块）从而使 LLM 感到困惑。我们可以通过创建数据预处理(NLP)来解决这个问题。
2. 文本切割：设置适当的块间重叠、多粒度文档块切分、基于语义的文档切分、文档块摘要。
3. 在检索阶段使用 混合搜索：归根结底，RAG 的检索组件只是一个搜索引擎。因此，我们可以通过使用搜索中的想法来大幅改进检索。例如，我们可以执行词法和向量检索（即混合检索），以及通过重排模型重新排序以检索最相关的数据。
4. 提示工程：优化模板增加提示词约束、提示词改写
5. 数据收集：我们部署了 RAG 应用程之后序，我们就可以开始收集可用于改进应用程序的数据。例如，我们可以在具有相关文本块的输入查询对上微调检索模型，根据高质量输出微调 LLM。