本案例是一个使用LLM(大语言模型)使用RAG技术构建文档问答的项目,将会涵盖企业构建基于RAG的文档问答几乎所有的常见优化手段。 内容有RAG系列和Agent系列。包括问答数据构建、抽取、微调、query、混合检索、模型微调等;Agent系列有使用Ollama提供的Qwen大模型进行Function Call实现天气查询、网络搜索,ai小镇等。 企业级RAG系统是一种结合了检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation)技术的智能问答系统。该技术通过引入外部知识库(如文档集合),使得语言模型在回答问题时能够引用相关的文档内容,从而提高问答的准确性和丰富性。本案例详细介绍了如何利用LLM(大语言模型)构建企业级RAG系统,涉及的技术点和优化手段包括但不限于问答数据的构建、信息抽取、微调训练、query处理、混合检索方法和模型微调策略。 问答数据构建是RAG系统的基础,它涉及收集大量针对特定领域的问答对,以及将这些问答对与相关的文档集合相连接。问答数据的质量直接影响系统的性能,因此需要精心设计数据构建流程,确保问答对的多样性和相关文档的准确性。 信息抽取是RAG系统中的关键步骤,它涉及从问答对中提取关键词、短语或实体等信息,并利用这些信息在知识库中检索最相关的文档片段。通过先进的信息抽取技术,可以大幅提升RAG系统检索到的文档片段的准确性。 微调训练是指在RAG系统中,使用特定领域的问答数据对基础模型进行再训练或微调的过程。这一步骤可以显著提高模型在特定应用场景下的表现,使得系统能够更好地理解问题的意图和上下文,并生成更加准确的答案。 Query处理则是指对用户提出的问题进行分析和处理,包括语义理解、意图识别等。为了使RAG系统能够更有效地检索到相关信息,需要对query进行适当的处理和转换,以适应检索算法的要求。 混合检索方法是指结合了传统信息检索技术和现代机器学习技术的检索策略。在RAG系统中,混合检索可以使得系统在处理复杂问题时,既能利用机器学习模型的理解能力,又能借助传统检索算法的效率。 模型微调是RAG系统优化的重要环节。通过对模型在特定任务上的进一步训练,可以增强模型对特定行业知识的理解能力,提高其在实际应用中的性能和效果。 除了RAG系列的内容,本案例还包括Agent系列的技术实现。Agent系列的技术涉及使用像Ollama提供的Qwen这样的大型语言模型,实现如天气查询、网络搜索等实用功能。这些功能的实现往往需要通过Function Call机制来调用后端服务,从而为用户提供更全面的服务体验。例如,ai小镇可能是使用RAG技术构建的一个虚拟社区环境,通过Agent系列的技术,用户可以获得更加智能化和个性化的交互体验。 本案例通过上述内容的详细介绍,为企业构建基于RAG的文档问答系统提供了详尽的指导和丰富的素材,不仅涵盖了技术实现的方方面面,还涉及到了实际应用中的优化手段,是企业技术团队在构建智能问答系统时不可多得的参考资料。
































































































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