怎么针对知识库提问

知识库问答是机器人最基础的功能，它可以根据用户的问题，从知识库中找到最佳答案。这其实就是利用了大模型的RAG机制。那什么是RAG机制？RAG机制，全称为“检索增强生成”（Retrieval-Augmented Generation），是一种用于自然语言处理的技术。它结合了两种主要的人工智能技术：检索（Retrieval）和生成（Generation），以提高机器对话和信息处理的能力。简单来说，RAG机制先从一个大型的数据集中找到与当前问题相关的信息，这一步叫做“检索”。然后，它使用这些检索到的信息来帮助生成更准确、更相关的回答，这一步叫做“生成”。可以把它想象成这样一个场景：当你问一个很复杂的问题时，RAG机制先去一个巨大的图书馆里找到所有相关的书籍，然后基于这些书籍中的信息来给你一个详细的回答。这种方法让机器在处理信息时更加精确，因为它结合了大量的背景信息和先进的语言模型的能力，使得生成的内容不仅依赖于模型本身的知识，还融入了具体、相关的外部信息。这对于提升对话AI的理解力和回答质量非常有帮助。基于RAG机制，我们可以实现知识库问答功能。首先，我们需要创建一个知识库，里面包含了大量社区的AI相关的文章和资料。比如我这里创建了一个有关AI启蒙和信息来源的知识库，然后通过手工录入的方式上传这个栏目的所有文章内容：就这样，陆陆续续地将社区其他板块的文章和资料导入到知识库中。在设计Bot中，我们添加这个知识库，并设置合适的搜索策略、最大召回数量和最小匹配度，尽可能好地利用知识库返回的内容进行结合回答：

知识库问答是机器人最基础的功能，它可以根据用户的问题，从知识库中找到最佳答案。这其实就是利用了大模型的RAG机制。那什么是RAG机制？RAG机制，全称为“检索增强生成”（Retrieval-Augmented Generation），是一种用于自然语言处理的技术。它结合了两种主要的人工智能技术：检索（Retrieval）和生成（Generation），以提高机器对话和信息处理的能力。简单来说，RAG机制先从一个大型的数据集中找到与当前问题相关的信息，这一步叫做“检索”。然后，它使用这些检索到的信息来帮助生成更准确、更相关的回答，这一步叫做“生成”。可以把它想象成这样一个场景：当你问一个很复杂的问题时，RAG机制先去一个巨大的图书馆里找到所有相关的书籍，然后基于这些书籍中的信息来给你一个详细的回答。这种方法让机器在处理信息时更加精确，因为它结合了大量的背景信息和先进的语言模型的能力，使得生成的内容不仅依赖于模型本身的知识，还融入了具体、相关的外部信息。这对于提升对话AI的理解力和回答质量非常有帮助。基于RAG机制，我们可以实现知识库问答功能。首先，我们需要创建一个知识库，里面包含了大量社区的AI相关的文章和资料。比如我这里创建了一个有关AI启蒙和信息来源的知识库，然后通过手工录入的方式上传这个栏目的所有文章内容：就这样，陆陆续续地将社区其他板块的文章和资料导入到知识库中。在设计Bot中，我们添加这个知识库，并设置合适的搜索策略、最大召回数量和最小匹配度，尽可能好地利用知识库返回的内容进行结合回答：

RAG可以显著提高大模型在处理私域知识或垂直领域问答时的效果。此处向您展示通过百炼控制台操作将RAG的能力集成到智能体应用中的过程。知识库问答的核心本质是RAG，所以这个时候就需要使用RAG技术能力了，那么什么是RAG呢？（1）上传文档：用户上传包含知识的文档，支持txt、pdf、docx等格式，LangChain Chatchat会将文档转换为Markdown格式（2）文本切割：为了便于分析和处理，将长文本切割为小块（chunk）（3）文本向量化：将切割的chunk通过embedding技术，转换为算法可以处理的向量，存入向量数据库（4）问句向量化：用户提问后，同样将用户的问句向量化（5）语义检索匹配：将用户的问句与向量数据库中的chunk匹配，匹配出与问句向量最相似的top k个（6）提交Prompt至LLM：将匹配出的文本和问句，一起添加到配置好的prompt模板中，提交给LLM（7）生成回答：LLM生成回答，返回给用户RAG研究范式不断发展，本节主要描述了其发展过程。我们将其分为三种类型：基础RAG（Naive RAG）、高级RAG（Advanced RAG）和模块化RAG（Modular RAG）。下图简单的说明了这三种RAG的工作流程：基础RAG