企业官网建设流程全解析

网站开发业内人士,长沙seo霜天,附近装修设计公司,wordpress网上在线插件最近搞了个文档问答系统#xff0c;核心是 RAG#xff08;检索增强生成#xff09;技术。很多人觉得 RAG 很玄乎#xff0c;其实理解了原理#xff0c;代码实现很直接。这篇文章聚焦 RAG 的实现细节#xff0c;把关键代码都贴出来。unsetunset一、RAG 是什么unsetunset简…最近搞了个文档问答系统核心是 RAG检索增强生成技术。很多人觉得 RAG 很玄乎其实理解了原理代码实现很直接。这篇文章聚焦 RAG 的实现细节把关键代码都贴出来。unsetunset一、RAG 是什么unsetunset简单说先检索再生成。传统 LLM 问答容易瞎编RAG 的做法是从文档库检索相关内容把检索结果作为上下文喂给 LLMLLM 基于上下文生成答案这样答案有依据不会乱说。unsetunset二、完整流程拆解unsetunsetRAG 的完整流程分 5 步接下来逐步拆解每一步的实现。unsetunset三、查询重写unsetunset为什么要重写用户问题往往太简洁比如如何部署直接搜可能找不全。重写成多个变体能提高召回率。在构建问答系统或知识库时如何将海量的非结构化文档转化为机器可理解的知识是决定检索精度的第一步。咱们的 Python 代码完整展示了这一流程第一步智能分块 (Chunking)。咱们并非简单地按字符切分而是利用 RecursiveCharacterTextSplitter 递归地寻找段落、句号和空格。这种带重叠区 (Overlap) 的切分方式能够有效防止语义在断句处被割裂确保每个文本块都保留了足够的上下文信息。第二步语义向量化 (Embedding)。代码调用了轻量级且高效的 all-MiniLM-L6-v2 模型。它能将一段文字映射为空间中的高维向量。https://huggingface.co/sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2这意味着即便用户搜索的关键词与原文不完全一致只要语义相近系统就能精准捕捉。第三步工程化写入 (Bulk Indexing)。针对大规模数据代码采用了 Elasticsearch 的 Bulk API 进行批量操作。这种方式极大地减少了网络往返开销将文本内容、空间向量以及元数据如 chunk_id一次性存入索引为后续的高并发语义检索打下了坚实的性能基础。效果对比原查询部署系统 重写后部署系统部署系统 详细步骤部署系统 说明文档什么是 部署系统如何 部署系统本质一句话让问题更加具体以方便答案的准确性。unsetunset四、混合检索unsetunset核心思路BM25 向量检索优势互补。BM25关键词匹配速度快适合精确查询向量检索语义匹配能找到同义表达4.1 向量化准备先把文档切块并向量化关键点分块大小 500 字符太大不利于检索太小语义不完整重叠 50 字符避免边界信息丢失向量维度 384all-MiniLM-L6-v2输出的维度4.2 Elasticsearch 索引配置# 创建索引 mapping { mappings: { properties: { content: { type: text, analyzer: ik_max_word# 中文分词 }, embedding: { type: dense_vector, dims: 384, index: True, # 开启向量索引 similarity: cosine # 余弦相似度 }, file_path: {type: keyword}, chunk_id: {type: integer} } } }注意index: True必须设置否则向量检索会很慢。4.3 混合检索实现BM25 (关键词检索)“找得准” 传统的文本匹配。它擅长处理专业术语、人名、缩写等精确词汇。比如搜索“iPhone 15 Pro”它能确保结果中一定包含这些关键词。kNN (向量检索)“懂得多” 基于深度学习的语义匹配。它将文本转化为数学向量擅长处理“意思相近但用词不同”的情况。比如搜索“苹果最新的旗舰手机”即使文档里没出现这几个字向量检索也能定位到“iPhone”相关的文档。RRF (结果融合)“平权大师” 由于 BM25 的得分通常是几十分和向量检索的得分通常是 0 到 1 之间不在一个维度上无法直接相加。RRF (Reciprocal Rank Fusion) 算法通过考虑文档在两个列表中的排名位置来计算最终得分从而实现公平、有效的排序。参数说明num_candidateskNN 先找 100 个候选再返回最相似的 k 个boost调整 BM25 权重默认 1.0unsetunset五、RRF 融合算法unsetunsetRRFReciprocal Rank Fusion是什么单纯靠关键词容易漏掉语义相关的结果单纯靠向量检索有时会忽略特定的关键词。这种“混合模式”是目前 RAG检索增强生成和企业级搜索系统的工业标准做法。一种简单有效的结果融合算法公式RRF_score(doc) Σ 1 / (k rank_i)rank_i文档在第 i 个结果列表中的排名k融合参数默认 60为什么用 RRF简单无需训练直接用有效同时出现在两个列表的文档得分更高鲁棒对不同检索器的分数尺度不敏感unsetunset六、构建 RAG Promptunsetunset检索到相关文档后构建提示词喂给 LLM。Prompt 模板PROMPT_TEMPLATE 你是一个专业的问答助手。请严格根据以下上下文回答问题。 【重要规则】 1. 只能使用提供的上下文信息不能编造 2. 如果上下文中没有相关信息明确回答无法从文档中找到相关信息 3. 引用信息时标注来源格式[块1] [块2] 4. 答案要详细、准确、逻辑清晰 【上下文】 {context} 【问题】 {question} 【回答】 Prompt 设计要点明确约束强调只用上下文不编造引用机制要求标注信息来源处理无答案告诉 LLM 没有信息时怎么回答格式化上下文加编号和来源便于追溯unsetunset七、调用 LLM 生成答案unsetunset支持多种 LLM视频中以 DeepSeek 为例 当然也可以以其他的大语言模型为例子。参数调优temperature0.3降低随机性让答案更稳定、准确max_tokens1000限制答案长度避免太啰嗦unsetunset八、实战案例unsetunset跑个例子看看效果。测试问题如何配置 Elasticsearch 的分词器执行流程result rag_query(如何配置 Elasticsearch 的分词器)输出用户问题如何配置 Elasticsearch 的分词器 查询变体[如何配置 Elasticsearch 的分词器, 如何配置 Elasticsearch 的分词器 详细步骤, ...] 检索到 10 个相关文档块 Prompt 长度2456 字符 答案 **效果很好** - 答案准确有步骤有代码 - 标注了信息来源 - 没有编造内容unsetunset总结unsetunsetRAG 的核心就是检索 生成。实现流程很清晰查询重写 → 2. 混合检索 → 3. RRF 融合 → 4. 构建 Prompt → 5. LLM 生成关键是要理解每一步的原理根据实际场景调优参数。代码实现不复杂难的是工程化和细节打磨。实现高效 RAG 的秘诀在于通过‘合理的文档分块’与‘关键词向量混合检索’夯实底层数据召回配合‘多维度查询重写’拓宽信息来源并最终利用‘Temperature 参数’与‘强约束 Prompt’确保大模型在精准的上下文土壤中结出确定性的答案。有问题欢迎留言交流。打造你的企业级智能文档问答系统——Everything plus RAG 实战指南