python：实现Rangoli Model模型(附完整源码)

在当今人工智能领域，自然语言处理（NLP）是一个非常重要的研究方向。近年来，OPENAI发布了许多创新的NLP模型，其中之一就是RAG（Retrieval-Augmented Generation）模型。RAG模型结合了检索和生成两种方法，可以用于生成与给定问题相关的高质量文本。本文将介绍RAG模型的实现原理，并提供使用Python编写的示例代码。

不到两百行代码教你实现一个完整的RAG系统（案例+源码）

向量数据库是AI时代的“数据配对专家”，用向量化思维解决非结构化数据的存储和检索难题，尤其适合需要。

本文详细介绍了使用LangChain构建RAG程序的各个流程，并给出了对应的python实现代码。

python实现大模型向量检索RAG

本文实现了一个破产版RAG应用，用于介绍RAG对大语言模型的重要作用。

RAG（RetrievalAugmented Generation）管道是一种结合了信息检索（Retrieval）和文本生成（Generation）的技术框架，主要用于生成高质量、基于事实的文本。它通过从外部知识源（如文档、数据库或互联网）中检索相关信息，并将这些信息与生成模型结合，从而生成更准确、更丰富的回答或内容。通过检索外部知识源，RAG 可以生成基于事实的内容，减少生成模型的“幻觉”问题（即生成不准确或无依据的信息）。结合检索和生成的优势，RAG 能够生成更丰富、更准确的文本。

在开始之前，我还是打算再次简要的介绍一下 RAG。在 Meta 的官方 Blog 上有这样一段话：这段话主要讲述了一个新的模型架构，也就是RAG (检索增强生成)的重要性和优势。可以概括为以下几点：1. 构建一个能够进行研究和上下文分析的模型虽然更具挑战性，但对未来的技术进步非常关键；2. 通过在知识密集的下游任务上微调，RAG 可以实现最先进的结果，比现有的最大的预训练序列到序列语言模型还要好；3. 与传统的预训练模型不同，RAG 的内部知识可以轻松地动态更改或补充。

RAG是一种技术，通过结合LLM的推理能力和外部数据源来增强模型的知识。虽然LLM可以处理广泛的话题，但它们的知识仅限于训练时使用的公开数据，且截至时间固定。如果希望构建能够处理私有数据或模型截止日期之后数据的AI应用，就需要通过RAG来增强模型的知识。这一过程通过检索相关信息并将其插入到模型的提示中来实现，从而提高回答的准确性和相关性。

RAG是一种先进的自然语言处理方法，它结合了信息检索和文本生成技术，用于提高问答系统、聊天机器人等应用的性能。

检索增强生成（RAG）是一种为大型语言模型提供外部知识源的技术。通过引入外部知识源，RAG能够生成更加准确且符合上下文的答案，从而减少模型幻觉的发生。RAG的核心思想是将生成模型与检索器模块相结合，利用检索器从外部知识源中获取相关信息，再将这些信息作为生成模型的输入，最终生成准确的答案。本文详细介绍了检索增强生成（RAG）的概念、理论和应用场景，并通过Python、LangChain和OpenAI实现了一个简单的RAG管道。

检索增强生成（RAG）是一种将信息检索与生成模型相结合的混合方法。它通过引入外部知识来增强语言模型的性能，从而提高准确性和事实正确性。数据摄取：加载并预处理文本数据。分块：将数据分成较小的块以提高检索性能。嵌入创建：使用嵌入模型将文本块转换为数值表示。语义搜索：根据用户查询检索相关块。响应生成：使用语言模型基于检索到的文本生成响应。本文实现了一个简单的RAG方法，评估模型的响应，并探索各种改进。

RAG是一种技术，用于增强LLM的知识，使其能够处理额外的数据。尽管LLM能够处理广泛的话题，但其知识仅限于训练时所用的公共数据，且截至时间有限。如果希望构建能够处理私有数据或模型截止日期之后的数据的AI应用，就需要通过RAG来增强模型的知识。具体来说，RAG通过检索相关信息并将其插入到模型提示中，从而实现这一目标。LangChain提供了一系列组件，旨在帮助构建Q&A应用和更广泛的RAG应用。本文将重点介绍处理非结构化数据的Q&A技术。我们还可以轻松自定义提示，以适应不同的应用场景。{context}