AI基础
RAG检索增强生成
RAG(检索增强生成)通过外部知识检索增强LLM，解决幻觉和数据时效性问题，是企业级AI应用的核心模式。
核心要点
- RAG流程：检索(Retrieval)→增强(Augmentation)→生成(Generation)
- 文本Embedding：将文本转为向量表示，语义相似度检索
- 向量数据库：Chroma/Milvus/Pinecone/Qdrant，HNSW/IVF索引
- Chunking策略：固定大小/语义分块/递归分块，分块大小影响检索质量
- 重排序(Rerank)：初筛后精排，提升Top-K召回质量
- LangChain：RAG开发框架，Chain/Agent/Tool抽象