02｜从0到1快速搭建RAG应用
常扬
本门课程为精品小课，不标配音频
你好，我是常扬。
上节课我们详细探讨了 RAG（Retrieval-Augmented Generation, 检索增强生成）的技术背景、应用场景以及技术流程。这节课我们将进入代码实战，从 0 到 1 开始快速搭建 RAG 应用。我们会使用广泛流行的开源库搭建核心框架，完成 RAG 流程的代码构建。后续课程将基于这节课的实战项目，进一步深入分析各流程的核心技术细节及应用优化，提供更多技术选型的建议和实战代码。
这节课代码实战内容包括技术框架的介绍与选型、开发环境搭建与技术库安装、RAG 流程的代码实现。所有相关代码我都会公开在 Gitee 平台上，供你参考和使用。
技术框架与选型
我们先来探讨 RAG 技术的框架与选型问题。我们课程中的选型并非适用于所有场景的最佳方案，而是基于当前广泛应用和流行的技术模块。关于这些模块的具体特点以及可能的替代选型，我们会在后续课程中进行详细分析与解读。
RAG 技术框架：LangChain
LangChain 是专为开发基于大型语言模型（LLM）应用而设计的全面框架，其核心目标是简化开发者的构建流程，使其能够高效创建 LLM 驱动的应用。
索引流程 - 文档解析模块：pypdf
pypdf 是一个开源的 Python 库，专门用于处理 PDF 文档。pypdf 支持 PDF 文档的创建、读取、编辑和转换操作，能够有效提取和处理文本、图像及页面内容。
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1. RAG应用的快速搭建和技术框架选型 2. PDF文档的加载和预处理 3. 文本分割和嵌入向量转化 4. 基于余弦相似度的Faiss索引库存储 5. 用户查询的嵌入向量转化和相似文本块检索 6. Qwen大模型云端API的调用和生成响应内容 7. RAG过程的测试脚本执行 8. 代码中的模块库引入和大模型参数配置 9. 索引、检索和生成流程的实现细节 10. RAG流程中的技术选型和优化方向
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