Data Engineer 2.0. Part II: Retrieval Augmented Generation

Data Engineer 2.0. Part II: Retrieval Augmented Generation

摘要

本文深入探讨了检索增强生成（RAG）在大语言模型中的关键作用，详细介绍了文档加载、分割、嵌入和检索等阶段的实现方法。通过Langchain库的Python示例，展示了如何优化RAG流程，包括处理上下文不连续性、语义漂移等挑战。文章还介绍了多种检索器技术，如自查询、多查询和上下文压缩，帮助提升检索效果，确保生成内容的相关性和准确性。