AI RAG

简介

大模型具有一个显著的局限性，那就是它们的知识截止到模型被训练的数据。一旦训练完成，模型就无法获取或学习新的信息。此外，大型语言模型的训练数据虽然浩如烟海，但仍然有可能缺少某些领域的信息，或者对某些主题的覆盖不够深入，针对这些细领域的查询可能会产生不够精确或缺乏深度的结果。检索增强生成（RAG）技术能够利用检索系统从大规模的数据库中找到相关信息，然后将这些信息提供给文本生成模型以帮助生成更精确、更丰富、更符合实际情况的文本。

Higress 通过对接阿里云向量检索服务能够快速实现RAG功能，流程如图所示：

配置说明

示例

CEC-Corpus 数据集包含 332 篇突发事件的新闻报道的语料和标注数据，提取其原始的新闻稿文本，将其向量化后添加到阿里云向量检索服务。文本向量化的教程可以参考基于向量检索服务与TextEmbedding实现语义搜索。