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AI初体验 之 我的专属大模型(RAG)

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发表于 2025-1-22 22:27 | 显示全部楼层 |阅读模式
作者:微信文章

嗨,我是探索AI的鬼鬼,喜欢本号内容的点波关注,不迷路

斜杠小鬼

你有没有遇到过这样的情况:你满怀期待地问AI一个问题,结果它一本正经地给你编了一个离谱的答案?比如,你问“Python是什么?”,它告诉你“Python是一种生活在热带雨林里的蛇,偶尔也会被用来写代码。”——嗯,前半句没错,但后半句好像...也没错?但是这是什么鬼?!



这就是AI生成内容的“坑”:它看起来很聪明,但实际上可能是个“脑补大师”。尤其是当你问一些需要准确答案的问题时,它可能会用流畅的语言给你一个完全错误的回答。这种“胡说八道”的现象,在AI领域被称为“幻觉”(Hallucination)。

那么,有没有一种技术能让AI生成的内容既流畅又靠谱呢?答案是:有!它就是今天的主角——RAG(Retrieval-Augmented Generation),一个让AI生成内容更靠谱的“救星”。

RAG的核心理念很简单:让AI学会查资料。它不仅能像传统AI一样生成流畅的文字,还能从海量文档中检索出相关信息,确保生成的内容有据可查。换句话说,RAG就像一个“学霸”,既能快速查资料,又能写出一手好文章。

如果你是一个编程初学者,可能会觉得AI技术高深莫测,但别担心!这篇文章就是为你准备的。我们不会堆砌复杂的术语,而是用轻松诙谐的方式,带你了解RAG是什么、它能帮你做什么,以及如何用它来打造你的专属AI助手。

准备好了吗?让我们一起召唤这位AI界的“学霸”,开启你的RAG初体验吧!

PART

ONE

RAG是什么?AI界的“学霸”

RAG的“人设”:查资料狂魔 + 写作高手



RAG的全名是Retrieval-Augmented Generation,翻译过来就是“检索增强生成”。它的核心能力可以分成两部分:

    检索能力:RAG像是一个超级图书管理员,能够从海量文档中快速找到与问题相关的资料。

    生成能力:RAG又像是一个作家,能够把查到的资料整理成流畅的文字,回答你的问题。

举个例子,如果你问RAG:“Python的列表和元组有什么区别?”它会先跑到“图书馆”(也就是它的知识库)里找到相关的文档,然后生成一段既准确又易懂的解释。相比之下,传统的AI(比如GPT)更像是一个“脑补大师”,它可能会编出一个听起来很合理但实际上完全错误的答案。

RAG能帮你做什么?

既然RAG这么厉害,那它到底能帮你做什么呢?其实,它的应用场景非常多,而其中最典型的例子莫过于:专属知识库(你的私人AI助手)

你可以把自己的文档、笔记甚至代码库交给RAG,让它成为你的专属助手。比如,你可以上传你的学习笔记,然后问RAG:“我之前记的关于Python装饰器的内容是什么?”RAG会从你的笔记中找到相关信息,并生成回答。

再比如你可以把团队沉淀多年的产品和技术文档上传,然后问RAG:“我想优化XXX产品的a功能,请帮我全面的解释下这个功能,优化时需要通盘考虑哪些方面?”。RAG则会把这个功能相关的内容给你找出来,并借助LLM的功能来给你做出解释和给出建议。

接下来,我们就来手把手教你如何“召唤”这位AI学霸!

PART

TWO

如何用RAG?手把手教你“召唤”学霸

今天我们要用的工具是LlamaIndex,它是一个超级好用的库,能帮你轻松搭建RAG系统。

LlamaIndex是什么?



LlamaIndex就像是一个“魔法工具箱”,专门用来帮你把RAG的能力发挥到极致。它的核心功能是帮你把各种文档(比如PDF、Markdown、代码文件)变成RAG可以理解的“知识库”,然后你就可以愉快地向RAG提问了!

手把手教学:召唤RAG学霸

第一步:安装LlamaIndex

首先,你需要安装LlamaIndex和它的好搭档OpenAI。打开你的终端(或者Jupyter Notebook),输入以下命令:
pip install llama-index openai

第二步:设置OpenAI API密钥

基础的RAG可以调用在线大模型的接口来生成答案,所以你需要一个OpenAI的API密钥。如果你还没有,可以去OpenAI平台注册一个。

拿到密钥后,把它设置到环境变量中:
import osos.environ["OPENAI_API_KEY"] = "你的API密钥"

第三步:加载你的文档(链接)

现在,我们需要把文档交给LlamaIndex,让它变成RAG的“知识库”。假设你有一个Markdown文件(my_notes.md),里面记录了你公司自己的产品详细说明。
# 加载文档from llama_index.core import SimpleDirectoryReaderdocuments = SimpleDirectoryReader("path/to/my_notes.md").load_data()# 加载链接from llama_index.readers.web import SimpleWebPageReaderurl = "https://mp.weixin.qq.com/s/Xr1SofPScylWK5pMiaLvNg"  # 替换为你要读取的网页URLdocuments = SimpleWebPageReader(html_to_text=True).load_data([url])

第四步:创建索引

接下来,我们需要把这些文档变成RAG可以理解的“索引”。你可以把索引想象成一个超级目录,RAG可以通过它快速找到相关内容。
from llama_index.core import VectorStoreIndex# 创建索引index = VectorStoreIndex.from_documents(documents)

第五步:召唤RAG学霸!

现在,一切准备就绪,你可以开始向RAG提问了!比如,你可以问它:“XXX产品的都有哪些功能?

怎么样?是不是很简单?只需要几行代码,你就能召唤出一个超级“学霸”RAG,帮你解决编程中的各种问题。快去试试吧,让你的编程之旅变得更轻松!

⭐️ colab的访问链接奉上!科学访问就能直接运行了!快来试试~

https://colab.research.google.com/drive/1InfNidPUHiVbXdA9dPO89lhPz8phlw6E?usp=sharing

小提示:如何让RAG更懂你?

    自定义文档:你可以把自己的笔记、网页内容甚至代码库交给LlamaIndex,让它成为RAG的知识库。

    调整参数:如果你想让RAG的回答更详细或更简洁,可以调整生成模型的参数(比如temperature)。

    多轮对话:LlamaIndex还支持多轮对话功能,你可以像和朋友聊天一样和RAG互动!


PART

THREE

互动


    关于RAG的原理和实践,宝子们有什么不懂的、想问的?

    你一定想知道能不能不用OpenAI,用国内的Deepseek行不行?

    想不想知道其他的rag框架是怎么用的,langchain?

    高阶用法要不要了解下,召回不准?嵌入优化?叠上图数据库buff?叠上多模态buff?


⭐️ 有更多想法和疑问,快快留言吧,下一篇讨论你想知道的AI技术上手指南~



END

END

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