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原生基础RAG介绍.docx
资料介绍
原生基础RAG介绍
什么是原生基础RAG
RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是大语言模型时代结合检索系统与生成模型的经典框架，原生基础RAG指的是未经过优化改造的最原始RAG架构，是所有RAG变种的基础原型。
原生基础RAG的核心逻辑非常直白：在大模型生成回答之前，先从外部知识库中检索出和用户问题相关的上下文片段，再把用户问题+检索到的上下文一起拼接成Prompt送入大模型，让大模型基于检索到的外部信息生成回答，解决大模型知识截止日期早、幻觉率高、私有领域知识不足的问题。
原生基础RAG的核心架构
原生基础RAG的流程分为两个核心阶段：索引阶段（离线阶段）和生成阶段（在线推理阶段），每个阶段包含明确的基础步骤，没有额外的优化模块。
索引阶段：离线构建知识库索引
索引阶段是预先处理知识库文档的过程，不需要响应用户请求，只需要一次处理完成后存入向量数据库即可，核心步骤：
1. 文档加载：读取外部知识库中的原始文档，原生基础RAG一般支持基础的文档格式，包括txt、markdown、pdf、docx等纯文本文档，不涉及复杂的多模态文档处理。
文档分割（Chunking）：因为大模型的上下文窗口有限，过长的文档无法直接存入向量库，也会超出Prompt的长度限制，因此需要把完整文档切分成多个固定大小的文本块（Chunk）。原生基础RAG一般采用简单的固定长度分割，比如按字符数切分，每个Chunk设置为500-1000字符，重叠长度设置为50-100字符，保证上下文的连续性。
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