本文详细介绍了利用检索增强生成（RAG）技术构建 AI 知识库的方法。文章首先分析了大语言模型在知识截止、幻觉及特定领域知识方面的局限性，引出 RAG 作为解决方案的优势。接着阐述了 RAG 的核心组件，包括检索器和文本生成器，并详细说明了构建知识库的四个步骤：数据收集、文本分块、向量嵌入创建及存储。文中提供了基于 LangChain 和 LlamaIndex 的 Python 代码示例，展示了如何实现分块、嵌入和检索。此外，还讨论了嵌入模型与向量数据库的选择标准，包括检索质量、延迟、成本等关键指标。最后，介绍了重排序、混合检索、查询重写等高级优化技巧，以及常见问题与最佳实践，旨在帮助开发者构建准确、高效的智能问答系统。
大型语言模型（LLM）虽然强大，能够快速生成智能且自然的响应，但其训练数据的局限性是主要瓶颈。例如，GPT-4 的知识截止日期为 2021 年 9 月，这意味着模型无法知晓此日期之后的事件或发展。此外，LLM 在信息准确性和幻觉方面存在持续问题——它们可能生成连贯但事实上不正确的回答。最后，LLM 缺乏具体的利基领域知识，只能在通用水平上生成响应。
为了解决这些问题并使 LLM 适用于特定和信息密集型任务，可以将 LLM 连接到 AI 知识库。AI 知识库是由有组织的数据组成的信息存储库，包括产品文档、文章、消息和其他材料。本文将详细解释如何创建一个知识库，并将其连接到 LLM，使其能够生成事实正确和具体的响应。
RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种技术，它使 LLM 能够访问知识库中的相关文档。它允许 LLM 根据访问的文档生成准确的响应。RAG 技术的工作原理如下：
RAG 系统主要由两个核心组件组成：信息检索组件和文本生成器 LLM。
[0.23, 0.001, 0.707]。知识库可以是向量数据存储，检索器会将查询转换为向量，并使用相似性搜索来查找相关信息。流行的向量数据库包括 Chroma、FAISS 和 Pinecone。要利用 RAG 技术，首先需要构建一个结构化的 AI 知识库。这通常涉及四个关键步骤：
bge-large-en-1.5 或 all-MiniLM-L6-v2。这些步骤完成后，即可创建 AI 知识库，随后连接到 LLM 以构建完整的 AI 解决方案。
在 RAG 管道中，文本分块是必不可少的预处理步骤。它将冗长的文本文档划分为更易于理解的片段，以便 LLM 能有效处理。分块旨在提高检索准确性并优化模型对上下文窗口的使用。
常见的分块方法包括：
使用 LangChain 的代码示例：
from langchain.document_loaders import TextLoader
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
# 加载文档
loader = TextLoader("path_to_your_document.txt")
documents = loader.load()
# 定义文本分割器
splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
chunk_size=512, # 每个块的字符数
chunk_overlap=24, # 块之间的重叠字符数
length_function=len,
is_separator_regex=False
)
# 分割文档
chunks = splitter.split_documents(documents)
print(f"生成了 {len(chunks)} 个文本块")
使用 LlamaIndex 的代码示例：
from llama_index.core import SimpleDirectoryReader, Settings
# 设置全局参数
Settings.chunk_size = 512
Settings.chunk_overlap = 24
# 加载数据
documents = SimpleDirectoryReader("./documents_directory").load_data()
有了文本块后，需要使用嵌入模型将其转换为向量，并存储到向量数据库中。LangChain 和 LlamaIndex 都提供了便捷的接口。
LangChain 完整流程示例：
from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings
from langchain.vectorstores import Chroma
# 初始化嵌入模型
embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name="sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2")
# 从文档创建向量存储
vectorstore = Chroma.from_documents(
documents=chunks,
embedding=embeddings,
persist_directory="./chroma_db"
)
# 创建检索器
retriever = vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"k": 3})
LlamaIndex 完整流程示例：
from llama_index.core import VectorStoreIndex
# 创建索引
index = VectorStoreIndex.from_documents(
documents,
show_progress=True
)
# 创建查询引擎
query_engine = index.as_query_engine()
response = query_engine.query("关于知识库构建的问题？")
print(response)
随着技术发展，新的嵌入模型每周都在发布。选择合适的模型至关重要。
可以从 MTEB（Massive Text Embedding Benchmark）排行榜或 Hugging Face 开始。在那里可以找到每个模型的最新列表和性能统计。最重要的参数包括：
对于向量数据库，其他参数同样关键：
为了进一步提升 RAG 系统的效果，可以采用以下高级优化技巧：
在实际部署过程中，可能会遇到以下问题：
人工智能知识库是以快速且经济高效的方式扩大 LLM 能力的有效方法。知识库充当可靠数据的存储库，用于增强提示并使 LLM 能够生成准确的响应。RAG 技术对于 LLM 和知识库的整合是必不可少的，它为实现发展目标提供了清晰且无问题的途径。通过合理选择嵌入模型、向量数据库以及实施优化策略，可以构建出高性能、低延迟的企业级 AI 应用。
在未来的发展中，随着多模态 RAG 和 Agent 技术的成熟，知识库的应用场景将更加广泛，从简单的问答扩展到复杂的任务规划和决策支持。开发者应持续关注相关技术动态，不断优化系统架构以适应业务需求。
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