RAG技术栈
检索增强生成（RAG）是一个完整的技术栈，涵盖了从数据处理、索引构建到检索生成的全流程。本页面将为您全面介绍RAG技术栈的各个组成部分。
什么是RAG？ RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种结合了信息检索和文本生成的AI技术，通过检索相关知识来增强大语言模型的生成能力。
RAG系统架构
RAG系统通常包含以下核心组件：
数据处理层
负责文档解析、分块、清洗和预处理
- • 文档解析（PDF、Word、HTML等）
- • 文本分块（Chunking）
- • 数据清洗和标准化
检索引擎
执行高效的相似度检索
- • 语义检索
- • 关键词检索
- • 混合检索策略
- • 重排序（Re-ranking）
生成层
基于检索结果生成最终答案
- • 大语言模型（LLM）
- • 提示工程（Prompt Engineering）
- • 上下文融合
- • 答案生成和优化
核心技术组件
1. 文本嵌入模型
文本嵌入是RAG系统的基础，将文本转换为高维向量表示：
- OpenAI Embeddings：text-embedding-ada-002、text-embedding-3-small/large
- 开源模型：BGE、E5、Sentence-BERT等
- 多语言模型：支持中文的嵌入模型
2. 向量数据库
存储和检索向量数据的专用数据库：
- 云服务：Pinecone、Weaviate、Qdrant
- 开源方案：Chroma、FAISS、Milvus
- 传统数据库扩展：PostgreSQL + pgvector
3. 大语言模型
负责最终的答案生成：
- 商业API：GPT-4、Claude、Gemini
- 开源模型：Llama、ChatGLM、Qwen
- 本地部署：Ollama、vLLM、TGI
实现框架
LangChain
最流行的RAG开发框架，提供丰富的组件和集成。
Python
JavaScript
LlamaIndex
专注于数据连接和索引的RAG框架。
Python
TypeScript
Haystack
端到端的NLP框架，支持复杂的RAG流水线。
Python
最佳实践
关键建议
- 数据质量：确保输入数据的质量和相关性
- 分块策略：选择合适的文本分块大小和重叠度
- 索引选择：根据数据特点选择合适的索引策略
- 检索优化：调整检索参数和重排序策略
- 提示优化：设计有效的提示模板
- 评估监控：建立完善的评估和监控体系
性能优化
检索性能优化
- 索引优化：选择合适的索引算法和参数
- 缓存策略：实现查询结果缓存
- 并行处理：利用多线程/多进程加速
生成质量优化
- 上下文选择：优化检索结果的选择和排序
- 提示工程：设计更好的提示模板
- 后处理：对生成结果进行后处理和验证