检索增强生成(RAG)系统已成为一种强大的方法，可显著增强语言模型的功能。通过将文档检索与文本生成无缝集成，RAG系统可实现更准确、上下文相关且知识丰富的输出。本指南将引导您从头开始构建RAG系统的过程，涵盖关键概念、使用Python和TypeScript的实现步骤，并介绍可以简化开发过程的预构建工具。

检索增强生成(RAG)系统已成为一种强大的方法，可显著增强语言模型的功能。通过将文档检索与文本生成无缝集成，RAG系统可实现更准确、上下文相关且知识丰富的输出。本指南将引导您从头开始构建RAG系统的过程，涵盖关键概念、使用Python和TypeScript的实现步骤，并介绍可以简化开发过程的预构建工具。

RAG系统的核心是两个基本组件：

嵌入：将文本转换为捕捉语义的数字向量

检索：根据嵌入与给定查询的相似性获取相关文档块

通过集成这些组件，RAG系统可以从庞大的知识库中检索相关信息，并利用这些信息来指导和指导文本生成过程。与独立的语言模型相比，这可以产生更准确、信息量更大且更符合语境的响应。

构建RAG系统：关键步骤

要从头开始构建RAG系统，您需要遵循以下基本步骤：

步骤1：设置环境

RAG系统的基础是向量存储，它可以高效地管理和搜索嵌入。您可以灵活地选择自托管数据库(如Chroma)或托管解决方案(如Superbase)。对于自托管，将Chroma作为Docker容器运行是一种方便且可移植的方法。

第2步：将文本导入数据库

设置好环境后，下一步是将文档加载到数据库中。在Python中，这涉及在Chroma中创建集合并向其中添加文档。开发用于读取文件、将文本分块为可管理的段以及生成嵌入的函数至关重要。不要忘记验证数据库中的数据以确保准确性和完整性。

步骤3：检索相关文档块

TypeScript实现遵循与Python类似的工作流程。您需要读取文件、分块文本并创建嵌入。使用Deno(JavaScript和TypeScript的现代运行时)可以大大简化这些任务并提供无缝的开发体验。

步骤4：使用模型生成答案

最后一步是查询数据库以根据给定的查询获取相关文档块。此过程涵盖TypeScript和Python，允许您生成提示并查询语言模型。比较使用和不使用RAG获得的结果可以帮助您评估检索增强方法的性能和优势。

如何构建RAG系统

虽然从头开始构建RAG系统提供了灵活性和控制力，但使用预构建的工具可以显著加快开发过程。以下是一些值得注意的选项：

开放的WebUI：用于管理和与RAG系统交互的用户友好界面

MistyPageAssist：一款简化将RAG功能集成到网页的工具

任何LLM：一种在各种应用中利用大型语言模型功能的多功能工具

AlmaGitHub存储库：包含一系列预构建的RAG工具和组件的综合资源

这些工具抽象出许多低级细节，让您可以专注于将RAG功能集成到您的特定用例中。构建RAG系统为增强语言模型的性能和实用性开辟了无限可能。无论您选择从头开始构建还是使用预构建的解决方案，本指南中概述的步骤都为您入门提供了坚实的基础。

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