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电子书下载网站建设,wordpress支持视频播放器,赣州网站建设jxgzg3,怎么样做一个自己的网站简介 本文详细介绍了RAG知识库系统的设计与实现#xff0c;包括三大核心模块#xff1a;知识库构建#xff08;多源数据解析与智能分块#xff09;、知识种子管理#xff08;结构化知识单元处理#xff09;和智能检索问答#xff08;混合检索策略与重排序优化#xff…简介本文详细介绍了RAG知识库系统的设计与实现包括三大核心模块知识库构建多源数据解析与智能分块、知识种子管理结构化知识单元处理和智能检索问答混合检索策略与重排序优化。文章深入探讨了文本分块、嵌入模型选择、向量索引构建等技术细节并分享了多策略查询扩展、混合检索、引用机制等优化技巧为构建高质量RAG系统提供了完整的技术方案。上篇简单介绍了RAG实现方案和效果。接下来详细对过程的实现方案进行介绍。一、基本需求功能该RAG系统的功能需求主要包含以下几点1、知识库构建将上传内容转化为知识种子。多源数据支持包括文件PDF、Word、PPT、TXT、Markdown、URL和手动输入的内容等。支持对知识的快速拆分和智能拆分而不是只是固定大小的分块。智能拆分使用 LangChain 的RecursiveCharacterTextSplitter拆分保持基本语义的同时对内容优化可过滤冗余信息并保持语义完整性。2、知识种子管理知识种子是最小的知识单元是结构化的知识单元支持增删改查。一个知识种子包括内容文本块的实际内容向量表示用于相似度检索的嵌入向量元数据包括来源、位置如页码、段落号、创建时间、标签等。摘要对内容的简短总结便于快速理解。3、智能检索和问答基于知识库的智能检索并生成上下文感知的答案。支持多知识库选择用户可选择多个知识库进行查询。因此系统架构上也是基于以上需求设计的。主要分为三个核心模块知识库构建模块处理用户上传的内容包括解析、分块、向量化并存储到向量数据库。知识种子管理模块将上传的内容转化为结构化的知识单元知识种子并建立索引。智能检索和问答模块根据用户问题检索相关知识种子生成具有上下文感知的详细答案。二、模块详细设计RAG知识库系统涉及多个复杂子模块比如文本分块策略实现高质量的语义分块是最高优先级、嵌入模型选择选择并优化嵌入模型是核心基础、向量索引构建实现混合检索策略以显著提升检索质量、相似度计算获取最相关数据、查询理解与扩展改善召回、引入重排序模型提升精度、多路检索融合改善召回等。这些模块的实现将对最终的结果产生较大的影响复杂性较高、优化空间较大。而且细小的优化都会产生较大差异结果。接下来对每个模块进行详细设计分析。1. 知识库构建模块数据上传与解析支持多种来源本地文件如PDF、Word、PPT、TXT、Markdown等和网络内容通过URL抓取。使用相应的解析器提取文本内容例如本地文件使用LangChain的文档加载器如UnstructuredFileLoader、PyPDFLoader等。网络内容使用爬虫工具如BeautifulSoup、Scrapy或LangChain的WebBaseLoader。文本预处理与分块基础中的基础我们设计一个AI智能分块系统它不仅仅按照固定长度分割而是结合语义和结构进行分析尽可能在保持语义完整性的同时过滤冗余信息。步骤预处理清洗文本去除无关字符标准化格式。结构分析识别文本结构标题、段落、列表等。语义分析利用NLP技术如句子嵌入、主题分割识别语义边界。分块策略基于结构和语义分析结果制定分块规则。后处理过滤冗余块合并过小的块确保块大小合理。我们将使用以下技术利用自然段落、标题等进行初步分割。使用文本嵌入和聚类算法来识别语义边界。使用LLM进行边界预测和重要内容识别可选成本高。由于LLM成本高我们优先使用无监督或轻量级模型。向量化与存储使用预训练的语言模型生成文本块的向量表示Embedding。选型OpenAI的text-embedding-ada-002、或者开源的Sentence-BERT模型如all-MiniLM-L6-v2或针对中文优化的模型如BGE、M3E。但我使用 ModelScope sentence_embedding 流水线国内访问比较快。向量数据库选型Chroma轻量级、Pinecone云服务、Qdrant开源且高性能或Milvus适用于大规模数据。我采用轻量级的Chroma数据库HNSW 索引余弦相似度非常简单易用合适小型系统的构建。同时存储元数据包括来源、创建时间、文件类型等以便后续检索和过滤。采用提取式或 LLM 生成式生成摘要。扁平化处理兼容 ChromaDB文件采用本地文件系统持久化存储。2. 知识种子管理模块知识种子的生成对于每个文本块生成向量并存储为知识种子。可以为每个知识种子自动生成摘要使用LLM例如GPT-3.5-Turbo进行摘要生成或者使用提取式摘要方法。为知识种子建立索引便于快速检索。除了向量索引还可以建立关键词索引如Elasticsearch以支持混合检索。知识种子的更新与维护支持知识种子的增删改查。当用户更新知识库时可以重新生成知识种子。定期检查知识种子的质量去除低质量或重复的种子。3. 智能检索和问答模块查询处理接收用户问题进行预处理如清洗、标准化、扩展等。查询扩展可以采用同义词扩展基于词向量模型、生成式扩展使用 LLM 生成查询变体。将用户问题转换为向量使用与知识种子相同的Embedding模型。多知识库检索支持。用户可以选择一个或多个知识库进行查询。系统将从选定的知识库中检索知识种子。检索与重排序多查询加权检索通过原始查询 扩展查询加权合并获取更多结果。原始查询权重最高扩展查询权重递减。在向量数据库中进行相似度搜索找出与问题最相关的知识种子。可以结合关键词检索如BM25进行混合检索并权合并结果以提高召回率。使用重排序Re-ranking技术对检索结果进行精排序例如使用Cross-Encoder如MS MARCO的BERT重排序模型或LLM进行相关性判断。这两种方式都支持默认采用Cross-Encoder方式BERT 模型精确评分。LLM需要设计高质量的提示词才能精确的判断评估。最后采用相似度结果动态阈值过滤采用余弦相似度检索。设置一个余弦值最低阈值比如0.7只获取大于0.7的相似度结果从而过滤掉低质量的结果及时最后过滤所有的都无所谓宁缺毋滥。即使拥有最先进的LLM如果检索不到相关信息拒绝回答。然后进入联网检索。而不是让它捏造答案输出幻觉。答案生成将排序后的知识种子作为上下文与用户问题一起构建Prompt。Prompt 构建知识种子 用户问题。引用支持比如标注来源集合名-组名-序号可能快速找到源内容。使用LLM如DeepSeek、Qwen等模型生成答案。国内魔塔社区都可以获取大量优秀的开源模型直接线上调用即可。结合联网搜索知识库 实时信息。大部分模型都支持内置的联网搜索如果不支持的需要调用搜索引擎进行搜索。比如Tavily、DuckDuckGo、Google Custom Search、Microsoft Bing。其中Tavily、DuckDuckGo是免费的。你可能需要构建一个SearchEngine 搜索引擎框架支持多搜索引擎的调用。比如基于 AutoGPT 设计思想实现的深度搜索框架。四、技术框架1. 后端技术栈框架FastAPI Uvicorn向量数据库ChromaDBHNSW 索引用于原型和中小规模。或Qdrant用于生产环境和大规模数据。嵌入模型ModelScopeBGE、M3E 等中文优化模型文本处理LangChainRecursiveCharacterTextSplitter文档解析PDF: pypdfWord: python-docxPowerPoint: python-pptxURL: requests BeautifulSoup2. 前端技术栈框架React ViteUI 库Tailwind CSS Lucide React状态管理React HooksuseState, useEffect, useMemo路由React Router3. 配置管理1、后端服务配置。通过环境变量统一管理如KB_ENABLE_PREPROCESSING : 是否启用查询预处理 KB_ENABLE_EXPANSION : 是否启用查询扩展 KB_ENABLE_CITATION : 是否启用引用 KB_MAX_CONTEXT_LENGTH : 最大上下文长度 EMBEDDING_MODEL : 嵌入模型名称 RERANKER_MODEL : 重排序模型名称 KB_CHUNK_SIZE : 分块大小 KB_CHUNK_OVERLAP : 分块重叠大小2、前端用户配置。采用前后端分离的架构。由于配置比较简单所以前端通过后端API更新配置后端同时完成存储和内存更新。前端不应该直接操作后端存储而是通过API。这样更安全也便于扩展和权限控制。API会做两件事将新配置保存到持久化存储如数据库。更新后端服务内存中的配置。五、最后总结知识种子概念语义完整的知识单元不只是文本块多策略查询扩展提高召回率混合检索向量 关键词兼顾准确性和召回率重排序优化提高检索准确性多知识库支持用户可选择多个知识库引用机制精确标注来源集合名-组名-序号结合联网搜索知识库 实时信息提供更全面的答案六、后续扩展考虑多模态支持未来可以支持图片、音频等非文本内容提取文本描述或使用多模态模型。知识图谱除了向量检索还可以构建知识图谱实现更复杂的推理。第三方知识自动对接有道笔记、博客系统、第三方网站自动爬取。持续优化对答案的反馈用于优化检索和生成模型。七、在大模型时代我们如何有效的去学习大模型现如今大模型岗位需求越来越大但是相关岗位人才难求薪资持续走高AI运营薪资平均值约18457元AI工程师薪资平均值约37336元大模型算法薪资平均值约39607元。掌握大模型技术你还能拥有更多可能性• 成为一名全栈大模型工程师包括PromptLangChainLoRA等技术开发、运营、产品等方向全栈工程• 能够拥有模型二次训练和微调能力带领大家完成智能对话、文生图等热门应用• 薪资上浮10%-20%覆盖更多高薪岗位这是一个高需求、高待遇的热门方向和领域• 更优质的项目可以为未来创新创业提供基石。可能大家都想学习AI大模型技术也_想通过这项技能真正达到升职加薪就业或是副业的目的但是不知道该如何开始学习因为网上的资料太多太杂乱了如果不能系统的学习就相当于是白学。为了让大家少走弯路少碰壁这里我直接把都打包整理好希望能够真正帮助到大家_。一、AGI大模型系统学习路线很多人学习大模型的时候没有方向东学一点西学一点像只无头苍蝇乱撞下面是我整理好的一套完整的学习路线希望能够帮助到你们学习AI大模型。第一阶段 从大模型系统设计入手讲解大模型的主要方法第二阶段 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用第三阶段 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统第四阶段 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例构建物流行业咨询智能问答系统第五阶段 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型第六阶段 以SD多模态大模型为主搭建了文生图小程序案例第七阶段 以大模型平台应用与开发为主通过星火大模型文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。二、640套AI大模型报告合集这套包含640份报告的合集涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师还是对AI大模型感兴趣的爱好者这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。三、AI大模型经典PDF书籍随着人工智能技术的飞速发展AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型如GPT-3、BERT、XLNet等以其强大的语言理解和生成能力正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。四、AI大模型各大场景实战案例结语【一一AGI大模型学习 所有资源获取处无偿领取一一】所有资料 ⚡️ 朋友们如果有需要全套 《LLM大模型入门进阶学习资源包》扫码获取~