Implementing the RAG flow

RAG 工作流实现要点 (VectorDB 示例)

• RAG 流程概述：整个流程分为五个关键步骤，用于实现检索增强生成 (RAG)。
• 步骤一：文本分块 (Chunking)
• 功能：将原始文档（如 report. md）按章节或预定策略分割成更小的文本块 (chunks)。
• 方法：使用 chunk by section 函数进行处理。
• 步骤二：生成嵌入 (Embedding)
• 功能：对每一个文本块进行处理，生成对应的数值向量（嵌入）。
• 方法：使用 generate embedding 函数，对每个 chunk 执行 API 请求。
• 步骤三：构建向量存储 (Vector Store)
• 功能：将生成的嵌入存储在向量数据库中。
• 关键存储内容：每个嵌入向量必须关联原始数据。通常存储：
• 嵌入向量 (Embedding)
• 原始文本块内容 (Chunk Content) 或 块的 ID (ID)。
• 目的：确保后续检索时，能获取到与嵌入对应的、有意义的原始文本。
• 步骤四：查询嵌入 (Query Embedding)
• 功能：将用户的自然语言问题（查询）转化为查询嵌入向量。
• 方法：使用 generate embedding 函数处理用户输入的字符串。
• 步骤五：检索与搜索 (Retrieval/Search)
• 功能：使用查询嵌入在向量存储中进行相似度搜索。
• 操作：指定要检索的相似块数量 (例如，Top 2)。
• 结果输出：返回最相关的文档内容 (Document Content) 和其与查询的相似度/距离 (Distance)。

核心概念总结：

• 输入 → 分块 → 嵌入 → 存储
• 查询 → 查询嵌入 → 检索 → 相关文档

Takeaways

• RAG流程由文本分块、生成嵌入、构建向量存储、查询嵌入和检索搜索五个关键步骤构成。
• 核心机制是将原始文档块和用户查询转化为数值向量（嵌入），实现语义理解。
• 向量存储必须关联嵌入向量与原始文本内容，确保检索时能获取到有意义的原始数据。
• 查询嵌入是实现检索的关键，它将自然语言问题转化为可用于相似度搜索的向量。
• 检索步骤通过查询嵌入在向量数据库中进行相似度搜索，返回最相关的文档内容。