10｜LLaMA 3的RAG检索增强全景
Tyler
你好，我是 Tyler！
从这节课开始，我们正式讨论 RAG（检索增强生成）相关的知识，这是当前大模型应用优化中最频繁使用的技术之一。
首先我们来区分一下搜索增强和检索增强，我们前面学习的搜索增强是在模型的推理过程中对不同可能的生成路径进行搜索，以达到最优的生成效果。而检索增强则是通过外部知识辅助大语言模型回答复杂问题。
在检索增强的过程中有一个常见误区，那就是很多人常常对向量数据库过于重视，认为仅依靠“老三样”：文章分割、向量模型和向量数据库，就能够解决检索问题。然而，这种思路虽然有其价值，但如果通过充分利用 LLaMA 3 的能力，我们能够将索引、检索和内容生成的过程变得更加智能化。在深入探讨之前，首先让我们了解朴素 RAG 的基本流程。
朴素 RAG 的基本流程
由于我们的课程没有设置 RAG 的前序知识要求，所以我们首先来看朴素 RAG 的构建过程。朴素 RAG（Retrieval-Augmented Generation）的基本流程分为五个主要步骤，分别是文档分割、嵌入生成、向量存储、检索过程和内容生成。以下是相关的代码逻辑分解介绍，文末提供了更紧凑的完整代码示例。
Llama-index High-Level Concepts https://docs.llamaindex.ai/en/stable/getting_started/concepts/
文档分割
文档分割是 RAG 流程的起点，其目标是将大块的文档拆分成可管理的小片段。分割方式通常基于文本长度、段落、句子结构或者逻辑结构。例如：
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1. RAG（检索增强生成）是大模型应用优化中最频繁使用的技术之一，通过外部知识辅助大语言模型回答复杂问题。 2. 朴素RAG的基本流程包括文档分割、嵌入生成、向量存储、检索过程和内容生成，通过合理分割文档、生成高质量的嵌入向量，并将其存储在优化的向量数据库中，可以显著提高检索效率。 3. LLaMA 3通过智能索引构建、高效的检索系统设计和高效的内容生成，提升了RAG系统在索引构建、检索和内容生成方面的性能。 4. LLaMA 3的智能索引构建能够识别文章的基本逻辑，生成文档的结构化图谱，提高了信息检索的效率。 5. LLaMA 3的高效的检索系统设计能够理解用户的复杂查询，动态调整返回的内容，提升了整个检索过程的流畅性。 6. LLaMA 3的高效的内容生成能够迅速生成简洁的摘要，综合多篇文档的内容，确保信息的全面性和准确性。 7. 结合LLaMA 3的强大能力，RAG系统能够在索引、检索和内容生成中实现更高的智能化水平，提升信息获取的便捷性和准确性。
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