随笔分类 - LLM RAG 开发优化
摘要:引言 随着检索增强生成(RAG)技术在各领域的广泛应用,如何优化RAG系统的性能成为了一个关键问题。本文将基于LangChain框架,详细介绍多种RAG性能优化策略的实现方法,分析它们的适用场景,并提供性能测试和优化效果对比。 1. 多查询重写策略 实现代码 from langchain.retri
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摘要:引言 在RAG(检索增强生成)系统中,索引策略直接影响检索的效率和准确性。本文将深入探讨两种先进的索引优化技术:多向量索引和父文档检索,以及一种高级的RAG优化策略——RAPTOR。这些技术能够显著提升RAG系统的性能,尤其是在处理长文档和复杂查询时。 多向量索引技术 多向量索引的概念 多向量索引(
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摘要:引言 在RAG(检索增强生成)系统中,检索性能直接影响着最终的生成质量。本文将深入探讨两种先进的检索优化技术:混合检索和自查询检索。这些技术能显著提升检索的准确性和灵活性,为RAG系统带来实质性的性能提升。 混合检索技术详解 混合检索的核心原理 混合检索通过集成多种检索算法,充分利用不同检索方法的优
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摘要:引言 在RAG(检索增强生成)系统中,查询转换是影响检索质量的关键环节。本文将深入探讨三种先进的查询转换优化策略:多查询重写、问题分解以及回答回退(Step-Back)。这些策略不仅能显著提升检索准确性,还能有效处理复杂查询场景。 多查询重写策略 原理与优势 多查询重写策略的核心思想是通过生成多个不
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摘要:引言 检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation,RAG)技术已成为大语言模型(LLM)应用开发中的关键组成部分。然而,构建高效、准确的RAG系统仍然面临诸多挑战。本文将深入探讨RAG开发的6个关键阶段,并分析每个阶段的优化策略,为开发者提供全面的性能优化指南。 RA
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摘要:引言 RAG(检索增强生成)应用的性能很大程度上取决于文档处理、分割策略和检索方法的优化。本文将系统地介绍 RAG 应用的各个环节优化策略,帮助开发者构建更高效的 RAG 系统。 文档预处理优化 非分割类型的文档转换器 1. 问答转换器(QA Transformer) 问答转换器可以将文档转换为问答
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摘要:引言 在构建专业的检索增强生成(RAG)应用时,LangChain 提供了丰富的内置组件。然而,有时我们需要根据特定需求定制自己的组件。本文将深入探讨如何自定义 LangChain 组件,特别是文档加载器、文档分割器和检索器,以打造更加个性化和高效的 RAG 应用。 自定义文档加载器 LangCha
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摘要:引言 在 RAG(检索增强生成)应用中,向量存储和检索是连接文档处理和 LLM 生成的关键环节。本文将深入探讨 LangChain 中的向量存储和检索技术,包括常用的向量数据库、嵌入模型以及高效的检索策略。 向量存储基础 向量存储是将文本转换为高维向量并进行存储和检索的技术。在 RAG 应用中,它主
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摘要:引言 在 RAG(检索增强生成)应用中,文档分割是一个至关重要的步骤。合适的分割策略可以显著提高检索的准确性和生成内容的质量。本文将深入探讨 LangChain 中的各种文档分割技术,比较它们的优缺点,并分析适用场景。 LangChain 中的文档分割器概览 LangChain 提供了多种文档分割器
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摘要:引言 随着大语言模型(LLM)的快速发展,检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技术已成为构建知识密集型 AI 应用的关键方法。本文将深入介绍 RAG 应用开发中的核心环节 - 文档处理,重点讲解 LangChain 框架中的文档处理组件和工具。 RA
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