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外贸网站源码免费,昆明网站建设织梦,建设公司经营范围,企业信用信息公示官网RAG(检索增强生成)是为大模型提供外部知识检索的关键架构#xff0c;相当于为LLM外接知识图书馆。文章通过最小Python原型实现#xff0c;演示了将文本转为向量、存储到FAISS数据库、检索相似内容并生成回答的完整流程。RAG能提升模型准确性、反映最新信息并减少…RAG(检索增强生成)是为大模型提供外部知识检索的关键架构相当于为LLM外接知识图书馆。文章通过最小Python原型实现演示了将文本转为向量、存储到FAISS数据库、检索相似内容并生成回答的完整流程。RAG能提升模型准确性、反映最新信息并减少幻觉但会增加响应时间。适合企业级应用让AI Agent能够基于项目专有信息作答无需重新训练模型。〇、RAG 在 AI 体系中的位置在 AI 发展路径上RAGRetrieval-Augmented Generation 属于 “知识增强型生成模型” (Generative AI with external memory)。这里也熟悉一下其他几个概念以示区分。AIArtificial Intelligenc从规则到深度学习的总体范畴。AI Agent具备感知→决策→行动能力的自治体可在环境中执行任务。Agentic AI下一代智能体强调持续记忆、自主计划、工具调用、多智能体协作。RAG为生成式模型提供外部知识检索能力的关键架构。它不是智能体但是智能体的知识接口。换句话说LLM大模型 是“大脑”RAG 是“图书馆”Agentic AI 是“行动者”。掌握 RAG 的核心就能为 AI Agent 提供企业级“外脑”——让它在项目资料、知识库中检索信息再作答。本篇就 基础原理 最小原型实现 来理解 RAG 的完整数据流并且用一段最小可运行的 Python 代码体验它如何把知识“喂给”大模型。一、RAG 的核心思想LLM大语言模型很聪明但也健忘。它在训练时学了全世界几乎所有的知识却不知道你项目里的专有信息。RAG 就是为它“外接一个知识图书馆”。流程如下这就是“检索增强生成”四步走二、最小 RAG 原型设计我们用一个极简 Python 原型不依赖复杂框架体会核心机制。组件如下模块功能示例Embedding 模型把文本转成向量text-embedding-3-small向量数据库存储向量并做相似度搜索FAISSLLM生成回答GPT-4Pipeline输入 → 检索 → 拼接 → 输出自行编写三、最小可运行代码Python OpenAI FAISS以下是教学级别的 RAG Demo几行代码即可跑通。⚙️ 依赖pip install openai faiss-cpu numpyfrom openai import OpenAI import faiss import numpy as np # 初始化模型 client OpenAI(api_key替换为你的OpenAI API Key) # 1. 知识库文本 docs [ SAP RAP uses CDS views and behavior definitions to define business objects., In ABAP, EML stands for Entity Manipulation Language used in RAP., RAG (Retrieval Augmented Generation) combines external retrieval with LLM generation. ] # 2. 生成向量并构建索引 embeddings [client.embeddings.create(inputd, modeltext-embedding-3-small).data[0].embedding for d in docs] index faiss.IndexFlatL2(len(embeddings[0])) index.add(np.array(embeddings).astype(float32)) # 3. 输入问题 query What is the relationship between RAP and EML? query_emb client.embeddings.create(inputquery, modeltext-embedding-3-small).data[0].embedding # 4. 检索最相似文本 _, I index.search(np.array([query_emb]).astype(float32), k2) retrieved_docs [docs[i] for i in I[0]] # 5. 拼接上下文并让 GPT 生成回答 context \n.join(retrieved_docs) prompt fYou are an SAP expert. Use the following context to answer the question. Context: {context} Question: {query} answer client.chat.completions.create( modelgpt-4o-mini, messages[{role: user, content: prompt}] ) print(answer.choices[0].message.content) C:\Users\MengYuxin\myLearning\AI\rag_study python hello_rag.py四、运行后会发生什么假设输入“What is the relationship between RAP and EML?”模型会检索到- RAP uses CDS and behavior definitions. - EML stands for Entity Manipulation Language used in RAP.然后生成类似输出“In RAP, the Entity Manipulation Language (EML) provides a structured way to perform CRUD operations on business objects defined via CDS and behavior definitions.” 这就是 RAG 的核心作用让模型引用真实知识而不是编造答案。五、应用RAG的优缺点优点・反映最新信息即使 LLM 的训练数据未更新也能根据最新资料给出回答。・提升精度与可靠性通过引用外部信息能抑制模型回答中的错误幻觉让依据更清晰。・充分利用企业数据可利用公司内部文档等高机密信息实现高精度回答。・简化学习过程无需额外训练模型就能轻松反映最新信息。缺点・回答速度下降因为需要同时进行“检索”和“生成”两个过程响应时间通常比单一 LLM 更长。那么如何系统的去学习大模型LLM作为一名从业五年的资深大模型算法工程师我经常会收到一些评论和私信我是小白学习大模型该从哪里入手呢我自学没有方向怎么办这个地方我不会啊。如果你也有类似的经历一定要继续看下去这些问题啊也不是三言两语啊就能讲明白的。所以我综合了大模型的所有知识点给大家带来一套全网最全最细的大模型零基础教程。在做这套教程之前呢我就曾放空大脑以一个大模型小白的角度去重新解析它采用基础知识和实战项目相结合的教学方式历时3个月终于完成了这样的课程让你真正体会到什么是每一秒都在疯狂输出知识点。由于篇幅有限⚡️ 朋友们如果有需要全套 《2025全新制作的大模型全套资料》扫码获取~为什么要学习大模型我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年人才缺口已超百万凸显培养不足。随着AI技术飞速发展预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。大模型学习指南路线汇总我们这套大模型资料呢会从基础篇、进阶篇和项目实战篇等三大方面来讲解。①.基础篇基础篇里面包括了Python快速入门、AI开发环境搭建及提示词工程带你学习大模型核心原理、prompt使用技巧、Transformer架构和预训练、SFT、RLHF等一些基础概念用最易懂的方式带你入门大模型。②.进阶篇接下来是进阶篇你将掌握RAG、Agent、Langchain、大模型微调和私有化部署学习如何构建外挂知识库并和自己的企业相结合学习如何使用langchain框架提高开发效率和代码质量、学习如何选择合适的基座模型并进行数据集的收集预处理以及具体的模型微调等等。③.实战篇实战篇会手把手带着大家练习企业级的落地项目已脱敏比如RAG医疗问答系统、Agent智能电商客服系统、数字人项目实战、教育行业智能助教等等从而帮助大家更好的应对大模型时代的挑战。④.福利篇最后呢会给大家一个小福利课程视频中的所有素材有搭建AI开发环境资料包还有学习计划表几十上百G素材、电子书和课件等等只要你能想到的素材我这里几乎都有。我已经全部上传到CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】相信我这套大模型系统教程将会是全网最齐全 最易懂的小白专用课