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DeepSeek的RAG检索增强生成技术方案.docx
资料介绍
DeepSeek的RAG（检索增强生成）技术方案
一、引言
检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）是解决大模型"幻觉"问题和知识时效性问题的关键技术。DeepSeek在RAG技术方面进行了深入探索，从知识库构建到检索策略，从上下文融合到结果优化，形成了一套完整的RAG技术方案。本文深入解析DeepSeek的RAG技术实现。
二、RAG的基本原理
2.1 核心架构
RAG的架构包含三个核心组件：
1. 检索器（Retriever）：从知识库中检索与查询相关的文档片段
2. 生成器（Generator）：基于检索结果和原始查询生成回答
3. 知识库（Knowledge Base）：存储外部知识的结构化数据
2.2 工作流程
RAG的工作流程如下：
1. 用户输入查询
2. 检索器从知识库中检索相关文档
3. 将检索结果与原始查询拼接为增强上下文
4. 生成器基于增强上下文生成回答
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| 044-DeepSeek的RAG检索增强生成技术方案.docx | 39K |
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