RAG技术，即检索增强生成（Retrieval Augmented Generation），是一种结合搜索技术和大型语言模型（LLMs）的技术。

它通过从数据源中检索信息来辅助LLM生成答案。具体来说，RAG利用搜索算法找到的信息作为背景上下文，将这些查询和检索到的上下文信息整合进发送给LLM的提示中。

这样，模型在回答提出的问题时，可以在搜索到的信息的基础上进行生成，从而提供更准确和全面的答案

RAG原理 ：将文本分割成块，然后使用一些 Transformer Encoder 模型将这些块嵌入到向量中，将所有这些向量放入索引中，最后创建一个 LLM 提示，告诉模型回答给定我们在搜索步骤中找到的上下文的用户查询。
在运行时，我们使用同一编码器模型对用户的查询进行向量化，然后搜索该查询向量的索引，找到 top-k 个结果，从我们的数据库中检索相应的文本块，并将它们作为上下文输入到 LLM 提示中

百度智能云千帆平台上线的RAG系统，简单方便使用，比如你可以将微信女盆友聊天记录导出来整理成文档喂进去，实现自动回复

这里以私有数据构建一个可以是实现知识问答的医生角色为例

使用百度千帆大模型平台，1分钟搭建一个agent应用

1 进入百度千帆大模型平台

百度智能云-千帆大模型平台
https://console.bce.baidu.com/qianfan/overview

里面由很多大模型，这里推荐 ERNIE 4.0，内部支持RAG

2 点击 百度智能云千帆 AppBuilder

https://console.bce.baidu.com/ai_apaas/dialogHome

点击创建应用，选择知识问答应用（RAG框架）,点击零代码创建

3 配置角色，上传知识库

你现在开始扮演一个医生顾问的角色，用我上传的知识库内容为我解答问题。不要回答就医话题以外的内容。

4 配置要选择知识增强

5 确认后等待几分钟，等他处理完上传文档，等待如下成功后

6 开始测试

而且他还支持配置到微信公众号，可以实现自动回复与问答；

如果在加上AI声音克隆技术，就能实现AI实时语音聊天，目前市场的的复活亲人 基本也是用的这些技术，虚拟主播，聊天带货也是这个原理，通过RAG服务+AI声音克隆服务，调用API实现

关于测试效果，我感觉回复的水平还是距离gpt这种大模型还是有差距，但是千帆大模型降低了每个人接入llm的门槛，

很方便的可以通过检索增强生成RAG技术结合自己的私有数据库，期待百度未来越来越好！

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L2阶段：攻坚篇丨RAG开发实战工坊

L2阶段：AI大模型RAG应用开发工程，主要学习RAG检索增强生成：包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估，还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。

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