文本或历史对话记录并返回。 在朴素 G中，系统会将所有检索到的块直接输入到 生成回答，导致出现中间内容丢失、噪声占比过高、上下文长度限制等问题。 在检索环节，我们将实现 （重排序） t（压缩） （纠正性Rag）等方案 生成） 在生成环节
可能会出现以下问
题： 第一，当系统忽略了以 阿联酋电子邮件列表 特定格式（例如表格或列表）提取信息的指令时，输出可能会出现格式错误； 第二，输出错误或者输出不完整，比如对于一些比较类问题的处理往往不尽人意，以及可能出现的幻觉问题； 第三，可能会输出一些不太符合人类/社会偏好，政治不正确的回答 在生成环节，我们将重点介绍 方案。 要覆盖所有上面提到的优化环节，需要较
长的内容篇幅
因此风叔会分成几篇文章来写。接下来，我们 供应链运营中的技术：改变效率的关键 先从整体上，看看一个最小化的 G系统是如何实现的。 二、构建最小化 系统 发展初期，其核心框架由索引、检索和生成构成，这种范式被称作 的原理非常简单，包括以下三个步骤： 索引：这一过程通常在离
线状态下进行
将原始文档或数据进行清洗并分块，然后 AFB 目录 将分块后的知识通过 模型生成语义向量，并创建索引。 检索：对用户输入的 y问题，使用相同的 模型，计算 嵌入和文档块嵌入之间的向量相似度，然后选择相似度最高的前N个文档块作为当前问题的增强上下文信息。 生成：将原始Query和相关文档合并为新的提示，然后由大型语言模型基于提供的信息回答问题。如果有历史对话信息，也可以合并到提示中，用于进行多轮对话。 下面，风叔通过实际的源码，详细介绍如何构建一个最小化的 Rag系统。 关注公众号 风叔云 ，回复关键词 最小 系统 获取 设计模式的完整源代码。
