基于腾讯云ES混合搜索与DeepSeek，十分钟构建RAG 应用-CSDN博客

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随着数据智能技术的不断发展，以大语言模型（LLM）驱动的AIGC为代表的内容生成技术已经成为企业数据智能能力中不可或缺的一部分，但传统的内容生成技术存在信息更新不及时、垂直领域知识匮乏、模型幻觉等问题，如何推进大模型在各行业、各业务场景落地是各方普遍关注的问题，而检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）技术则为此提供了有效的解决方案，成为数据智能时代的一大趋势。

RAG是一种结合了检索和大语言模型内容生成的技术方案，它通过引用外部知识库，在用户输入Query时检索出知识，然后让模型基于可信的知识进行用户回答。RAG具有较高的可解释性和定制能力，可大幅降低大语言模型的幻觉，适用于问答系统、文档生成、智能助手等多种自然语言处理任务。本文将通过介绍腾讯云ES 一站式 RAG 方案，演示如何通过结合腾讯云 ES 与 DeepSeek 大模型，快速构建 RAG 应用。

腾讯云ES 一站式 RAG 方案

腾讯云ES是云端全托管海量数据检索分析服务，拥有高性能自研内核，集成X-Pack，支持通过自治索引、存算分离、集群巡检等特性轻松管理集群，也支持免运维、自动弹性、按需使用的 Serverless 模式。在自研内核方面，腾讯云ES依托腾讯内外部海量业务的运营经验，针对ES内核进行了成本、性能、稳定性、拓展性等方面的优化，是全球第三方企业开源贡献第一的团队，使用腾讯云ES可以高效构建在线搜索、向量检索、日志分析、运维监控、智能问答等服务。

在RAG方面，腾讯云ES支持了一站式向量检索、文本+向量混合搜索、倒数排序融合、与大模型集成、GPU高性能推理、字段级别权限控制等能力，同时针对查询性能做了大量优化，有效的提升了数据检索效率，目前已落地微信读书“AI 问书”、微信输入法“问 AI”、腾讯地图、腾讯会议、IMA Copilot、乐享智能搜索等大型应用中。