第二步嵌入模型：嵌入模型的核心任务是将文本转换为向量形式这样我们就能通过简单的计算向量之间的差异性来识别语义上相似的句子。 第步存入向量数据库：将文档切片和嵌入模型的结果存储进入向量数据库。向量数据库的主要优势在于它能够根据数据的向量接近度或相似度快速、精确地定位和检索数据实现很多传统数据库无法实现的功能比如根据旋律和节奏搜索出特定的歌曲、在电影中搜索浪漫的片段、在文档中找出意图相近的段落等等。
第四步用户查询检索：用户的问题会被输入到嵌入模型中进行向量化处理然后系统会在向量数据库中搜索与该问题向量语义上相似的知识文本或历史对话记录并返回这就是检索增强。 第五步生成问答：最终将用户提问和上一步中检索到的信息结合构建出一个提示模版输入到大语言模型中由大模型生成最终的结果并返回。
Rag技术一经问世就取得了非常广泛的使用成为AI大模型产品 苏里南电话号码列表 落地中必不可少的一环。根据具体的使用场景可以分为以下几类。 通用问答系统：RAG可以根据检索到的相关信息生成准确的答案帮助员工更快地获取所需信息提高决策效率比如搭建企业内部知识库、公司规章制度查询、新员工入职培训、公司合同资料解读和查询等。
智能客服系统：RAG可以结合产品资料知识库、聊天记录、用户反馈等数据自动为用户提供更精准的回答已经有非常多的初创公司选择用RAG技术构建新一代的智能客服系统。 智能数据分析：RAG可以结合外部数据源如数据库、API、文件等为用户提供更便捷的数据分析服务。