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【大模型部署及其应用 】RAG检索技术和生成模型的应用程序架构:RAG 使用 Meta AI 的 Llama 3

news 2026/3/31 16:50:26

目录

  • RAG检索技术和生成模型的应用程序架构
      • 1. **基本概念**
      • 2. **工作原理**
      • 3. **RAG的优势**
      • 4. **常见应用场景**
      • 5. **RAG的挑战**
      • 6. **技术实现**
      • 参考
  • RAG 使用 Meta AI 的 Llama 3
  • 亲自尝试
    • 运行主笔记本
    • 与文档应用聊天
  • 关键架构组件
    • 1. 自定义知识库
    • 2. 分块
    • 3. 嵌入模型
    • 4. 矢量数据库
    • 5. 用户聊天界面
    • 6. 查询引擎
    • 7. 提示模板
  • 结论
  • 后续步骤Next steps

RAG检索技术和生成模型的应用程序架构

RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种结合检索技术和生成模型的应用程序架构，常用于自然语言处理领域。它通过将大型语言模型（LLM）与信息检索系统结合，使生成的文本能够基于真实的数据源，从而提高生成内容的准确性和相关性。以下是RAG应用程序的完整介绍：
在这里插入图片描述
参考来自：
https://luxiangdong.com/2023/09/25/ragone/
https://blog.csdn.net/baidu_33256174/article/details/139574571

开源的RAG应用
QAnything: https://github.com/netease-youdao/QAnything
AnythingLLM：https://github.com/Mintplex-Labs/anything-llm
ragflow：https://github.com/infiniflow/ragflow/blob/main/README_zh.md

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