Coggle数据科学 | 小白学RAG：HuggingFace Text Embeddings Inference

### RAG框架概念 检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）是一种结合了传统信息检索技术和现代自然语言处理中的生成模型的方法。这种方法允许机器学习系统不仅依赖于训练数据内部的知识，还能动态访问外部知识源，在面对新问题时获取最新、最准确的信息[^4]。 RAG 技术特别适用于那些需要持续更新或扩展背景资料的任务场景，比如问答系统、对话代理以及文档摘要等应用。通过引入外部资源作为补充材料，可以有效地减少由纯神经网络预测带来的不确定性——即所谓的“幻觉”现象，从而提高输出内容的真实性和可靠性。 ### 开源实现汇总 #### 1. **RAGFlow** 作为一个新兴的开源项目，RAGFlow 致力于简化基于 RAG 架构的应用开发过程。此工具包提供了多个预先配置好的模块和支持自动化的工作流设计，使得开发者能够更便捷地集成各种类型的数据库和服务接口，进而加速原型搭建和技术验证的速度[^2]。 - 显著特性： - 提供了一套完整的预构建组件； - 支持多种主流的数据存储方案； - 集成了先进的索引机制以优化查询效率； ```python from ragflow import PipelineBuilder pipeline = PipelineBuilder().add_retriever('elasticsearch').add_generator('transformers') ``` #### 2. **基于ChatGLM 和LangChain 实现的大规模离线部署方案** 这类解决方案专注于为企业级用户提供安全可控且高效的本地化部署选项。借助强大的中文理解能力（如 ChatGLM），再加上灵活易用的应用编程接口（APIs），这套组合拳可以在不连接互联网的情况下完成复杂的语义理解和响应生成任务[^3]。 ```bash git clone https://github.com/your-repo/chatglm-langchain.git cd chatglm-langchain pip install -r requirements.txt python app.py ```