以下为您推荐一些 RAG 实战教程：
其中，她是陈美嘉，这里是人设中的设定。吵架的经过是知识库中的内容。在我提问了之后，大模型去知识库里找到了相关内容，然后回复了我。这就是一个简单的正确回复的demo示例。然而，我们会发现，有时候她的回答会十分不准确。图二明显回答的牛头不对马嘴。图三是知识库截图，其中是有“一菲为美嘉找了一份助教工作”的内容的。但是回答这个问题时，AI并没有根据正确的知识库内容回答。这，就是基于知识库问答中的一个非常常见的错误场景。在其他情况下，甚至有可能出现报价错误、胡编乱造等等。这在严肃场景中，是不能接受的出错。现在应该能够直观的理解，为什么需要让大模型根据知识库回答的更加准确、更符合我们的要求。在AI领域中，优化AI更准确回答问题的过程，有一个更加专业的术语，叫做RAG。接下来，咱们进入正题，一步一步探索，如何优化回答。二、基础概念如果我们要优化幻觉问题和提高准确性，就务必要了解清楚从“问题输入”--“得到回复”，这个过程中，究竟发生了什么。然后针对每一个环节，逐个调优，以达到效果最佳化。因此，我们先深入其中了解问答全貌。
为了更好地展示结构化数据来RAG的方法的实际效果，我们以餐饮生活助手为例，给出用户提问和回复的示例，以及餐饮生活助手RAG的代码实战。餐饮生活助手是一个基于结构化数据RAG的方法的应用，它的目的是根据用户的需求，从一个大规模的餐饮数据集中检索出最合适的餐厅，并提供相关的信息和服务。餐饮数据集是一个结构化的数据集，它包含了各种各样的餐厅的信息，例如名称、类型、地址、电话、价格、评分、评论等。餐饮生活助手的核心是一个LLM，它能够根据用户的问题，提取出核心的信息和条件，并形成标准的查询语句，然后用这个查询语句去检索餐饮数据集，得到相关的数据记录，再根据这些数据记录，生成最合适的答案，输出给用户。为了实现餐饮生活助手RAG的Langchain代码实战，我们需要完成以下几个步骤：定义餐饮数据源。我们需要将餐饮数据集转化为Langchain可以识别和操作的数据源，例如数据库、文件、API等，注册到Langchain中，并提供统一的接口和方法，让LLM的代理可以方便地访问和查询数据源。例如，我们可以将餐饮数据封装为一个API后，并结构化描述该接口的调用方式，并通过以下的代码，将其注册到Langchain中：定义LLM的代理。我们需要定义一个LLM的代理，它可以根据用户的问题，提取出核心的信息和条件，并形成标准的查询语句，然后用这个查询语句去检索餐饮数据源，得到相关的数据记录，再根据这些数据记录，生成最合适的答案，输出给用户。这可以通过Langchain的代理（Agent）来实现。代理管理器可以让开发者通过简单的编程，定义不同的LLM的代理，以及它们的功能和逻辑，并提供统一的接口和方法，让用户可以方便地与LLM的代理进行交互。
1.问题解析阶段：2.接收并预处理问题，通过嵌入模型（如Word2Vec、GloVe、BERT）将问题文本转化为向量。这一步确保问题向量能有效用于后续检索。3.知识库检索阶段：4.知识库中的文档同样向量化后，比较问题向量与文档向量，选择最相关的信息片段。抽取相关信息传递给下一步骤5.信息整合阶段：6.接收检索到的信息，与上下文构建形成融合、全面的信息文本。整合信息准备进入生成阶段。7.大模型生成回答：整合后的信息被转化为向量并输入到LLM（大语言模型）。模型逐词构建回答，最终输出给用户。四、RAG实例看理论有点懵是吗？为了更理解，我们来一起看看实例。这是调试预览中的对话示例。在回复中，可以看到这里有写11条引用，3条上下文，我们具体来看下，有什么处理。一、知识库检索部分1、把输入的问题，通过Embedding做了向量化2、使用qwen语言模型把问题做了优化、添加了接近的检索词3、知识库向量检索，抽取条件包含相似度0.854、通过检索一共抽取出了11个内容块（chunk）二、大模型对话部分（因为我刷新后丢失了记录，改成说了一句：你好，所以下边的问题，变成了你好）