【RAG 技术详解系列（二）】索引与检索器设计：构建高效语义查找引擎的核心工程

### 构建企业知识库的技术架构 构建现代企业知识库通常采用先进的技术架构，以满足高效的信息管理和智能化的知识服务需求。一种推荐的方法是利用CVP（ChatGPT + VectorDB + Prompt）架构模式[^1]。 #### CVP架构详解 - **ChatGPT**：作为自然语言处理的核心组件，负责理解用户的查询意图并生成高质量的回答。 - **VectorDB**：通过向量数据库存储和索引大量文本数据，支持高效的语义相似度计算，从而提升搜索精度。 - **Prompt Engineering**：设计优化的提示词模板，指导AI模型更精准地解析问题上下文，提高响应质量。 这种组合不仅能够有效解决传统方法中存在的效率低下、准确性不足等问题，还能够在面对复杂多变的企业环境时展现出更高的灵活性和适应性。 ### 实现方案的关键要素 为了成功实施上述架构，在具体操作层面需关注以下几个方面： #### 数据预处理阶段 对于不同类型的数据源——无论是结构化还是非结构化文档，都需要经过初步清理与标准化处理。特别是针对后者，可以考虑引入基于规则的方式来进行合理切分，以便后续更好地被系统理解和利用[^3]。 ```python def preprocess_documents(documents): cleaned_docs = [] for doc in documents: # 清洗逻辑... processed_doc = clean_document(doc) # 基于规则分割非结构化文档 segmented_parts = segment_by_rules(processed_doc) cleaned_docs.append(segmented_parts) return cleaned_docs ``` #### 向量化表示学习 将处理后的文本转换成适合机器学习算法使用的数值形式至关重要。这一步骤涉及选择合适的嵌入模型，并将其应用于整个文档集合上，最终得到每篇文档对应的稠密向量表达。 ```python from sentence_transformers import SentenceTransformer model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2') def embed_texts(texts): embeddings = model.encode(texts, convert_to_tensor=True) return embeddings.tolist() ``` #### 查询匹配机制 当接收到用户输入后，系统会先调用ChatGPT接口获取初始解释；接着依据该解释从VectorDB中检索最接近的结果集；最后再由ChatGPT综合分析这些候选答案，给出最佳回复建议。 ```python import torch from transformers import pipeline chatbot = pipeline("conversational", model="microsoft/DialoGPT-medium") def get_best_answer(query_vector, db_vectors, top_k=5): similarities = cosine_similarity([query_vector], db_vectors)[0] sorted_indices = (-similarities).argsort()[:top_k] potential_answers = fetch_from_db(sorted_indices) final_response = chatbot(potential_answers)[-1]['generated_text'] return final_response ```